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NAVSIMv1
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新AI模型通过远期规划增强自动驾驶能力
研究人员开发了两种新框架 Metis 和 GraphWorld，旨在改进自动驾驶和城市导航系统。Metis 使用 Transformer 混合架构解耦视频生成和动作预测，提高了效率和泛化能力。GraphWorld 通过引入以自我为中心的交互图来建模代理关系并指导轨迹规划，专注于远期规划。这两种方法在各种基准测试中都展示了最先进的性能，降低了碰撞率并提高了复杂场景下的规划能力。
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新框架从模拟故障中学习自动驾驶安全
研究人员开发了一个名为 BeyondDrive 的新框架，以提高端到端自动驾驶系统的安全性。与以往主要从成功的驾驶示例中学习的方法不同，BeyondDrive 明确地从模拟的失败驾驶场景中学习。这种方法使用新颖的负轨迹生成器和专门的损失函数，以确保驾驶系统不仅模仿专家行为，还能主动避开危险情况，从而在自动驾驶基准测试中获得更好的性能。