自动驾驶

Not All History Helps: Velocity-Aware Selective Memory for Long-Horizon End-to-End Autonomous Driving

并非所有历史都有用：面向长 horizon 端到端自动驾驶的速度感知选择性记忆

Yuchen Liu, Ziying Song, Shengkai Zhang, Jiannan Chen, Peiliang Wu, Lei Yang, Bin Sun, Yan Gong, Li Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； North University of China（中北大学） ； Yanshan University（燕山大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； China Automotive Technology and Research Center Co., Ltd.（中国汽车技术研究中心有限公司） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 针对长 horizon 端到端自动驾驶的历史规划状态不可靠问题，提出 StableDrive 模型，通过 SMM 与 MSTS 实现规划优化，在多个数据集上取得规划指标的 SOTA 性能。

Comments 14 pages, 7 figures

DrivingWorld: Constructing World Model for Autonomous Driving via Video GPT

DrivingWorld：通过视频GPT构建自动驾驶领域的世界模型

Xiaotao Hu, Mingkai Jia, Xiaoyang Guo, Qian Zhang, Xiao-xiao Long, Wei Yin

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

AI总结 本文提出名为DrivingWorld的自动驾驶GPT风格世界模型，通过时空融合等策略提升视频生成质量与时长，实现更优的可控未来视频生成效果。

Journal ref ICPR 2026

GaussianDWM++: Language-Grounded 3D Gaussian Driving World Model for Unified Scene Understanding, Editing, and Multi-Modal Generation

GaussianDWM++：用于统一场景理解、编辑与多模态生成的语言接地3D高斯驾驶世界模型

Tianchen Deng, Xuefeng Chen, Shuang Wu, Qu Chen, Jiajun Zhu, Bo Dai, Jianfei Yang, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing Afari Intelligent Drive Co., Ltd.（重庆阿法瑞智能驾驶有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：BEV(abstract,abstract_cn)；occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出GaussianDWM++，通过基础特征高斯分词器等模块构建统一框架，在多类驾驶任务中实现场景理解、编辑与多模态生成，性能达当前最优。