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NAVSIM v2
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FlowR2A 统一驾驶规划方法，取得最先进的成果
研究人员开发了 FlowR2A，一种新颖的多模态驾驶规划方法，弥合了基于评分和基于锚点的方法之间的差距。该新模型使用流匹配解码器学习奖励条件动作分布，有效地将密集奖励监督与动态提案生成相结合。FlowR2A 旨在通过内化动作与其结果之间的相关性来提高安全性、进度、舒适性和规则依从性。该方法在 NAVSIM v1 和 v2 基准测试中展示了最先进的性能，产生了比以往技术更高质量的多模态提案。
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通过逆向运动学实现接地的驾驶VLA达到SOTA性能
研究人员开发了一种新方法，通过将轨迹预测重构为逆向运动学问题来接地驾驶视觉语言模型（VLA）。该方法需要当前和未来的视觉状态，解决了现有VLA仅使用当前状态而导致捷径问题的局限性。新方法包含一个下一视觉状态预测目标和一个专用的逆向运动学网络，使得一个0.5B规模的模型能够达到与规模大得多的7B-8B VLA相当的性能。