先锁模块再找代码：Apollo新方法把故障定位做细了
自动驾驶的故障定位，最烦的不是“系统报错”，而是“系统没报错但就是跑歪了”。这篇 HINT 直接把问题拆成两步：先锁模块，再找代码，思路很工程，也很实用。
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共 55 篇
CVPR 2026前后脚？DriveVer让自动驾驶“先验再改”，34M参数补上安全一刀
自动驾驶最怕的不是“不会开”，而是“开错了还直接上路”。这篇 DriveVer 很有意思：不重训大模型，偏偏把活放到测试时做二次验证和修正，34M 参数、80ms 推理，工程味很足。
UCSD最新综述：自动驾驶为何“刹停也会出事”
这篇论文不讲花活，直接拿真实事故开刀：自动驾驶遇到紧急路段、临时管制和无障碍上下车时，光会停车反而可能添乱。它的价值在于把“安全”从车自己不撞人，推进到“能不能和人类交通系统协作”。
端到端驾驶加上记忆，NAVSIM-v2最高涨3.7
牛津这篇不靠“更大模型”，而是给自动驾驶塞进一段更像人类的驾驶记忆：前方路况没看到，也能提前知道。更妙的是，它还考虑了先验失真时怎么安全退回，工程味很足。
SENSE-VAD来了：自动驾驶异常检测，终于开始看“关系”了
自动驾驶异常检测最怕的，不是“看不见”，而是“看见了也不知道危险在哪”。这篇论文把问题从运动统计拉回到社会关系，直接把现有方法的盲区掀开了。
OWMDrive来了：4D世界模型让自动驾驶先看见未来
这篇论文最有意思的地方，不是又堆了一个规划器，而是先让车“脑补未来场景”，再去做轨迹生成。对遮挡多、交互复杂的驾驶环境来说，这种先预测世界再决策的思路，比只盯着眼前画面靠谱得多。
nuPlan上新方法涨分23点：闭环错误变教材
自动驾驶最难的不是“会开”，而是“开错了怎么补课”。R2LPL把闭环里的错误当成教材，再用终身学习把知识存住，思路很务实，尤其适合关心落地和长期迭代的人。
华中科大小米汽车新方法：中间层一训，PDMS涨1.3
这篇论文最有意思的地方，不是又堆了一个更大的自动驾驶模型，而是把“中间表示”当成了真正要训练的对象。它把视频生成、轨迹规划和安全边界三件事拆开处理，结果还真把收敛速度和闭环表现一起抬起来了。
MVPruner让多视角VLM提速4.97倍
多视角自动驾驶 VLM 的老毛病很现实：token 太多，推理就慢；token 剪太狠，车就容易“看走眼”。MVPruner 的关键不是硬砍，而是先看哪个视角更杂、再看哪个 token 更有任务相关性，思路比较像老司机先扫全景、再盯关键路口。
LAMM和MS-Mapping都输了？这套UAV建图框架更会修图
无人机多会话建图最怕两件事：飞得远就漂，拼得多就歪。这篇论文把RTK时空对齐、不确定性感知因子图和粗到细优化串起来，思路完整，实验也很硬。
CVPR新思路？无对应点云配准快10倍
点云配准里最烦的事，不是算不动，而是先得“找对象”。这篇 Generalized-CVO 直接把对应点这一步掀桌子，改用各向异性核和二阶黎曼优化，速度和鲁棒性都挺能打。
IEEE 2026新作：安全迁移强化学习让换道更稳更快
这篇论文把“老师盯着学”这件事，做成了一个能自适应收放的安全迁移框架。换道这种高风险任务里，它不只管少撞车，还尽量别把效率一起按进地板里，思路挺顺手。
