告别“走一步看一步”!GraphWorld让自动驾驶学会用潜世界模型“预判未来”
现有的端到端自动驾驶方法大多“走一步看一步”,缺乏长远预判。本文提出的GraphWorld,用潜世界模型为车辆装上“预知眼”,不再生成昂贵的未来视频,而是将交互关系压缩成紧凑的潜世界状态,大幅提升6秒长时域规划的精度和安全性,碰撞率直接砍半。论文已被CVPR 2026接收。
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现有的端到端自动驾驶方法大多“走一步看一步”,缺乏长远预判。本文提出的GraphWorld,用潜世界模型为车辆装上“预知眼”,不再生成昂贵的未来视频,而是将交互关系压缩成紧凑的潜世界状态,大幅提升6秒长时域规划的精度和安全性,碰撞率直接砍半。论文已被CVPR 2026接收。
自动驾驶评估就像考试打分。传统规则死板,遇到避让、绕行等“合理违章”就给负分;纯VLM评估虽有上下文理解,却难胜任精细安全判断。英伟达团队这次祭出杀手锏—— DriveJudge ,让VLM当“考官”,根据场景决定哪些规则该用、哪些该放一马,既保住了规则的物理严谨,又拿捏了上下文的柔性。看完绝对拍大腿:这才是评估该有的样子!
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