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视觉与机器人

自动驾驶

自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2025-12-17 至 2025-12-17 共收录 4 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 规划控制 4 篇

2512.06112 2025-12-17 cs.RO cs.AI cs.CV 85%

WAM-Flow: Parallel Coarse-to-Fine Motion Planning via Discrete Flow Matching for Autonomous Driving

WAM-Flow:通过离散流匹配实现自动驾驶的并行粗到细路径规划

Yifang Xu, Jiahao Cui, Feipeng Cai, Zhihao Zhu, Hanlin Shang, Shan Luan, Mingwang Xu, Neng Zhang, Yaoyi Li, Jia Cai, Siyu Zhu

机构 * Fudan University(复旦大学) Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd(英伟达智能科技有限公司)

专题命中 规划控制 :autonomous driving(title,abstract);trajectory planning(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 WAM-Flow通过离散流匹配实现自动驾驶的并行粗到细路径规划,结合几何感知目标和并行生成,提升闭环性能。

Comments 18 pages, 11 figures. Code & Model: https://github.com/fudan-generative-vision/WAM-Flow

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2512.11872 2025-12-17 cs.RO cs.AI cs.CV 82%

WAM-Diff: A Masked Diffusion VLA Framework with MoE and Online Reinforcement Learning for Autonomous Driving

WAM-Diff: 一种结合MoE和在线强化学习的掩码扩散VLA框架用于自动驾驶

Mingwang Xu, Jiahao Cui, Feipeng Cai, Hanlin Shang, Zhihao Zhu, Shan Luan, Yifang Xu, Neng Zhang, Yaoyi Li, Jia Cai, Siyu Zhu

机构 * Fudan University(复旦大学) Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd(云网智能科技有限公司)

专题命中 规划控制 :autonomous driving(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 WAM-Diff通过结合MoE和在线强化学习的掩码扩散框架,提升自动驾驶轨迹生成的性能与灵活性。

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2505.05638 2025-12-17 cs.RO cs.AI cs.SY eess.SY 62%

Closing the Loop: Motion Prediction Models beyond Open-Loop Benchmarks

闭环:超越开环基准的运动预测模型

Mohamed-Khalil Bouzidi, Christian Schlauch, Nicole Scheuerer, Yue Yao, Nadja Klein, Daniel Göhring, Jörg Reichardt

机构 * Freie Universität Berlin(柏林自由大学) Karlsruhe Institute of Technology(卡尔斯鲁厄理工学院) Continental AG(大陆集团)

专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文研究了运动预测模型与规划器的交互,发现高开环精度不必然带来更好闭环驾驶性能,且缩小版模型在某些情况下表现更优。

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2512.14151 2025-12-17 cs.AR cs.PF 50%

Adaptive Cache Pollution Control for Large Language Model Inference Workloads Using Temporal CNN-Based Prediction and Priority-Aware Replacement

基于时间卷积网络的自适应缓存污染控制:用于大语言模型推理工作负载

Songze Liu, Hongkun Du, Shaowen Wang

专题命中 规划控制 :occupancy(abstract)

AI总结 本文提出基于时间卷积网络的自适应缓存污染控制机制,通过预测和优先级替换策略优化LLM推理性能。

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