自动驾驶

Self-Supervised JEPA-based World Models for LiDAR Occupancy Completion and Forecasting

基于JEPA的世界模型的自监督LiDAR占用完成与预测

Haoran Zhu, Anna Choromanska

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出AD-LiST-JEPA，一种基于JEPA框架的自监督世界模型，用于自动驾驶中通过LiDAR数据预测未来时空演变，并在占用完成与预测任务中验证其有效性。

SteerVLA: Steering Vision-Language-Action Models in Long-Tail Driving Scenarios

SteerVLA：在长尾驾驶场景中引导视觉-语言-动作模型

Tian Gao, Celine Tan, Catherine Glossop, Timothy Gao, Jiankai Sun, Kyle Stachowicz, Shirley Wu, Oier Mees, Dorsa Sadigh, Sergey Levine, Chelsea Finn

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 SteerVLA通过结合视觉-语言模型的推理能力，生成细粒度语言指令以提升驾驶策略的稳健性和长尾场景下的性能。