自动驾驶

HERMES: A Holistic End-to-End Risk-Aware Multimodal Embodied System with Vision-Language Models for Long-Tail Autonomous Driving

HERMES: 一种集成端到端风险感知多模态具身系统，用于长尾自动驾驶

Weizhe Tang, Junwei You, Jiaxi Liu, Zhaoyi Wang, Rui Gan, Zilin Huang, Feng Wei, Bin Ran

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin–Madison（土木与环境工程系，威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 HERMES通过整合视觉-语言模型和多模态感知，提升自动驾驶在长尾混合交通场景中的风险感知和轨迹规划能力。

UniDriveDreamer: A Single-Stage Multimodal World Model for Autonomous Driving

UniDriveDreamer: 一种用于自动驾驶的单阶段多模态世界模型

Guosheng Zhao, Yaozeng Wang, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Tingdong Yu, Guan Huang, Yongchen Zai, Ji Jiao, Changliang Xue, Xiaole Wang, Zhen Yang, Futang Zhu, Xingang Wang

机构 * GigaAI ； CASIA ； BYD 纠错

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

AI总结 UniDriveDreamer是一种用于自动驾驶的单阶段多模态世界模型，通过统一的多模态生成方法提升视频和激光雷达数据合成的性能。

Comments 16 pages, 7 figures

The Role of World Models in Shaping Autonomous Driving: A Comprehensive Survey

世界模型在塑造自动驾驶中的作用：全面综述

Sifan Tu, Xin Zhou, Dingkang Liang, Xingyu Jiang, Yumeng Zhang, Xiaofan Li, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Baidu Inc（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文综述了驾驶世界模型在自动驾驶中的作用，分析了其生态系统、分类方法及性能表现，探讨了当前研究的局限性与未来发展方向。

Comments For continuous updates, please follow the repository: https://github.com/LMD0311/Awesome-World-Model

UniDWM: Towards a Unified Driving World Model via Multifaceted Representation Learning

UniDWM: 通过多维表征学习实现统一的驾驶世界模型

Shuai Liu, Siheng Ren, Xiaoyao Zhu, Quanmin Liang, Zefeng Li, Qiang Li, Xin Hu, Kai Huang

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） ； Xpeng Motors Technology Co Ltd（小鹏汽车科技有限公司） 纠错

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

AI总结 UniDWM通过多维表征学习实现统一驾驶世界模型，提升自动驾驶中的轨迹规划和4D重建能力。

NetWorld: Communication-Based Diffusion World Model for Multi-Agent Reinforcement Learning in Wireless Networks

NetWorld: 基于通信的扩散世界模型用于无线网络中的多智能体强化学习

Kechen Meng, Rongpeng Li, Yansha Deng, Zhifeng Zhao, Honggang Zhang

专题命中 端到端驾驶 ：trajectory planning(abstract)

AI总结 NetWorld通过通信增强的扩散世界模型，实现无线网络中多智能体强化学习的少样本泛化和高效轨迹规划。