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新的CCFM框架通过可控碰撞生成增强自动驾驶汽车安全测试
研究人员开发了一个名为碰撞约束流匹配（CCFM）的新框架，用于为自动驾驶汽车（AV）测试生成可控的安全关键场景。CCFM利用启发式碰撞选择器、针对特定碰撞类型的结构化硬约束以及具有流形投影的流匹配采样器，以确保对碰撞的精确控制。该方法显著提高了模拟中的碰撞率，在nuPlan数据集上达到了83.1%，并为AV安全评估和模拟到现实的碰撞数据生成提供了可靠的基础。
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AI模型为自动驾驶推导交通法规需求
研究人员开发了一种新方法，利用大型语言模型（LLM）确保自动驾驶汽车（AV）遵守交通法规。他们的流程将LLM推理与结构化的交通场景分类法相结合，提高了推导法律要求的准确性。该方法在中国交通法规和OnSite数据集上，在法律-场景匹配和要求准确性方面取得了显著的进步。