自动驾驶

An LLM-driven Scenario Generation Pipeline Using an Extended Scenic DSL for Autonomous Driving Safety Validation

基于扩展Scenic DSL的LLM驱动场景生成流水线用于自动驾驶安全验证

Fida Khandaker Safa, Yupeng Jiang, Xi Zheng

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title,abstract)

AI总结 本文提出基于扩展Scenic DSL和LLM的场景生成流水线，实现高精度自动驾驶安全验证。

UFO: Unifying Feed-Forward and Optimization-based Methods for Large Driving Scene Modeling

UFO: 为大驾驶场景建模统一前馈和基于优化的方法

Kaiyuan Tan, Yingying Shen, Mingfei Tu, Haohui Zhu, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Haiyang Sun

机构 * Xiaomi EV（小米电动车） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UFO通过结合优化和前馈方法，实现了高效长距离4D驾驶场景重建，能够在0.5秒内高质量重建16秒驾驶日志。