自动驾驶

OpenREAD: Reinforced Open-Ended Reasoning for End-to-End Autonomous Driving with LLM-as-Critic

OpenREAD: 基于LLM作为批评者的开放性推理端到端自动驾驶框架

Songyan Zhang, Wenhui Huang, Zhan Chen, Chua Jiahao Collister, Qihang Huang, Chen Lv

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； Harvard University, USA（哈佛大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；trajectory planning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 OpenREAD通过端到端强化微调框架，结合LLM作为批评者，提升自动驾驶中的推理与规划能力，实现从高层推理到低层轨迹规划的全面优化。

Vehicle Dynamics Embedded World Models for Autonomous Driving

用于自动驾驶的车辆动力学嵌入世界模型

Huiqian Li, Wei Pan, Haodong Zhang, Jin Huang, Zhihua Zhong

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） ； Department of Computer Science, The University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Tsinghua University, Chinese Academy of Engineering（清华大学、中国工程院） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出VDD方法，通过分离车辆动力学与环境动力学建模，提升自动驾驶中对车辆参数变化的鲁棒性。