https://auto-driving-blog.pages.dev/tags/%E7%AB%AF%E5%88%B0%E7%AB%AF%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6/ Recent content in 端到端自动驾驶 on Elon's AD Insight https://auto-driving-blog.pages.dev/images/share.png https://auto-driving-blog.pages.dev/images/share.png Hugo zh-cn Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-02714/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-02714/ VLA 模型通过行为克隆学习驾驶策略，但受限于模仿学习无法探索专家分布之外的高质量策略。ExploreVLA 提出统一的理解-生成框架：用未来 RGB + 深度图生成作为密集世界建模目标，再利用世界模型的图像预测不确定性作为内在探索奖励，通过安全门控的 GRPO 优化策略。在 NAVSIM 上达到 93.7 PDMS 和 88.8 EPDMS。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/thoughts/autonomous-driving-model-architecture-synthesis/ Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/thoughts/autonomous-driving-model-architecture-synthesis/ 把博客全部自动驾驶模型精读收进同一坐标系：显式端到端 / Scoring / 扩散与Flow / VLA / 世界模型 / 数据评测基建六大范式，80+ 模型逐篇给出感知表征、架构组成、训练方式与 PDMS/EPDMS 分数，最后给出我对端到端演进方向的个人思考。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/code/diffusiondrive%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/code/diffusiondrive%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ 逐行拆解 hustvl/DiffusionDrive 的真实源码，面向零基础读者：从架构图与全局数据流出发，用大白话讲清什么是 anchor、什么是去噪、什么是 cross-attention、什么是 BEV、什么是截断扩散，再逐文件讲清它如何作为 navsim 的 Agent 插件挂载，最后把一次前向传播拆成 7 到 8 步、把训练和推理的差异讲透。一篇把项目挂载方式→数据流→前向传播→训练梯度→推理选轨迹→个人思考全部讲明白的极详细工程向代码讲解。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/code/diffusiondrivev2%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/code/diffusiondrivev2%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ 「DiffusionDriveV2 在 DiffusionDrive 的 anchor 截断扩散之上，补了一套 GRPO 强化学习微调：用 scale-adaptive 乘性噪声做探索、Intra-Anchor GRPO 保住多模态不坍缩、Inter-Anchor Truncated GRPO 用碰撞惩罚把低质量轨迹压下去，最后加两级 Mode Selector 精排，在 NAVSIM v1 上冲到 91.2 PDMS。本文基于论文 Algorithm 还原成逐文件逐函数伪代码，从 cold start 权重加载写到 rollout → advantage → loss 的完整 RL 训练循环。」 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/code/drivevla-w0%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/code/drivevla-w0%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ 逐行拆解 BraveGroup/DriveVLA-W0 的已开源代码，面向零基础读者：先讲清 VLA、世界模型、MoE、Flow Matching、FAST tokenizer 等黑话，再厘清仓库边界（只开源了 policy_head 与 tokenizer，VLM 主干在外部库），然后逐文件拆解 MoE 动作专家、Flow Matching 解码器、扩散策略头、动作 tokenizer 与世界模型 VQ 编码器，最后把一次前向从图像到轨迹串成 7 步、讲透两阶段训练与推理旁路世界模型的设计。一篇把代码边界到数据流到关键模块到训练梯度到推理选轨迹到个人思考全部讲明白的极详细工程向代码讲解。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/code/sparsedrivev2%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/code/sparsedrivev2%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ 逐行拆解 swc-17/SparseDriveV2 的真实源码：从架构图与全局数据流出发，用最通俗的大白话讲清几何路径乘以速度剖面如何因子化组合成 26 万条轨迹词汇表、两级评分怎么把候选从 26 万粗筛到 200 条再精排、PDM score 蒸馏损失如何用排行榜判分器当老师。一篇把项目挂载方式、数据流、前向传播、训练梯度、推理选轨迹、个人思考全部讲透、面向零基础读者的工程向代码讲解。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2601-22032/ Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2601-22032/ Drive-JEPA（2026）指出端到端驾驶的两个瓶颈：(1) 视频世界模型预训练收益有限；(2) 每场景只有一条人类轨迹，多模态监督稀缺。它用 V-JEPA（而非生成式世界模型）在 208 小时驾驶视频上自监督预训练 ViT 编码器，得到规划对齐的表征；再用基于仿真器的「多模态轨迹蒸馏」把多样伪教师轨迹蒸馏进 proposal-centric 规划器，并以动量感知选择抑制帧间抖动。NAVISIM v1 达 93.3 PDMS、v2 达 87.8 EPDMS 双榜 SOTA，仅前视相机+轻量 transformer 即在无感知设定下超此前 SOTA 3 PDMS。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2506-06664/ Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2506-06664/ GTRS（NVIDIA, CVPR 2025 自动驾驶挑战赛 E2E 赛道冠军）指出：现有轨迹评分器要么打「静态大词表」要么打「动态小候选」，两者都泛化差。GTRS 用三根支柱统一二者：(1) 扩散策略生成细粒度动态候选；(2) 在 16384 的超密集词表上训练评分器 + 词表 dropout，使推理时能在更小子集上强泛化；(3) 传感器旋转增强 + top-k 细化自蒸馏，提升域外鲁棒性。Navhard 榜 EPDMS 最高 49.4，逼近依赖真值感知的 PDM-Closed。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2504-01941/ Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2504-01941/ WoTE（ICCV 2025, CASIA）指出：端到端规划器只生成轨迹却「盲目」选轨迹，缺少对未来后果的预判。它用一个 BEV 空间世界模型，给每条候选轨迹 rollout 出未来 BEV 状态，再由奖励模型打分挑最高奖励者。BEV 空间比图像级世界模型省算力，且能直接用 nuPlan 等 BEV 仿真器提供监督。NAVISIM 达 88.3 PDMS，Bench2Drive 闭环 Driving Score 61.71 创 SOTA。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/knowledge/navsim%E6%8E%92%E8%A1%8C%E6%A6%9C%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%88%86%E6%9E%90/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/knowledge/navsim%E6%8E%92%E8%A1%8C%E6%A6%9C%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%88%86%E6%9E%90/ NAVSIM 已成为端到端规划的事实标准benchmark，PDMS/EPDMS排行榜上群雄逐鹿。本文系统梳理navtest/navhard双榜Top方法，从Scoring-based、Diffusion-based、VLA、World Model 四大技术路线解构各家架构设计与核心创新，严格区分官方排行榜已录结果与arXiv宣称结果，并深入拆解 PDMS 每个子指标（NC/DAC/TTC/EP/C）的内部计算方式与撞车实例。数据截至2026年7月。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-12656/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-12656/ FeaXDrive 发现噪声中心扩散规划与轨迹可行性空间存在根本错位，提出轨迹中心扩散框架，通过自适应曲率正则化训练、可行驶区域引导推理和可行性感知 GRPO 后训练系统提升轨迹物理可行性。在 NAVSIM 上达 88.7 PDMS (IL) / 90.0 PDMS (RL)，曲率违反率从 8.59% 降至 0.88%。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2406-06978/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2406-06978/ Hydra-MDP 提出多教师知识蒸馏框架，从人类示范教师（模仿人类轨迹）和规则教师（碰撞/可行驶区域等闭环指标）中同时学习，用多头解码器集成多样化轨迹候选。它以端到端可微分的方式统一了模仿学习和闭环指标优化，在 CVPR 2024 Navsim 挑战赛获得第一名，证明了多目标蒸馏范式在驾驶规划中的有效性。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-02190/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-02190/ UniDriveVLA 提出 Mixture-of-Transformers 架构，通过理解/感知/规划三个专家解耦感知-推理冲突，结合 Masked Joint Attention 与稀疏感知范式，在 nuScenes 开环和 Bench2Drive 闭环上均达到 SOTA。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2603-28116/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2603-28116/ 当前 VLM 驾驶方案要么直接输出规划缺失 CoT 推理，要么将感知-预测-规划割裂为独立模块缺乏协同。AutoDrive-P³ 提出统一链式思维框架，通过 P³-CoT 数据集构建感知→预测→规划的结构化推理链，再用 P³-GRPO 算法进行分层渐进式强化微调——将奖励从规划反传到感知和预测模块，实现三模块联合优化。在 NAVSIM 上达到 89.9 EPDMS，nuScenes 上取得最低碰撞率。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2605-09701/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2605-09701/ 现有潜在世界模型将未来状态视为预测目标而非规划条件，导致当前与未来特征纠缠。DriveFuture 提出以未来世界状态显式条件化当前决策的框架：训练时用 GT 未来潜在状态做条件，推理时用预测的未来状态接替，实现统一的规划导向 foresight 机制。在 NAVSIM v2 navhard 上以 55.5 EPDMS 排名第一，navtest 上达到 89.9 EPDMS 和 90.7 PDMS。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2603-27287/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2603-27287/ 现有世界模型通常先生成完整未来视频再规划（开环想象），但这种方式忽略了规划决策对环境的实时反馈。Uni-World VLA 提出交错生成范式——模型逐帧交替预测未来画面和自车动作，形成世界建模与控制的闭环交互。同时引入单目深度图作为几何线索增强空间感知。在 NAVSIM 上以单目 RGB 达到 89.4 PDMS，超越多传感器融合方法。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2406-03877/ Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2406-03877/ 现有端到端自动驾驶评测存在开环指标不可靠、长路线闭环方差大、缺乏统一训练集三大问题。Bench2Drive 由上海交通大学提出，是首个面向多维度驾驶能力的闭环评测基准，提供 200 万帧统一标注训练数据与 220 条短路线多技能评估协议。实验表明开环 L2 误差与闭环驾驶分数相关性极弱（Pearson r=0.03），专家特征蒸馏与细粒度能力评估是提升端到端自动驾驶的关键方向。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2606-07170/ Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2606-07170/ 端到端自动驾驶规划器通常先生成候选轨迹再评分，但评分器无法影响候选集本身，弱候选集会限制性能。TOAD将评分器重新定义为学习到的轨迹级奖励函数，在测试时使用交叉熵方法（CEM）搜索最大化该奖励的轨迹，无需重训练即可即插即用。在NAVSIM-v1（94.7 PDMS）、NAVSIM-v2（56.3 EPDMS）和闭环HUGSIM基准上，TOAD一致提升了六种基规划器的表现，并深入分析了评分器泛化能力对测试时搜索的关键影响。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2605-15120/ Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2605-15120/ 端到端自动驾驶规划器的训练（模仿单条轨迹）与评测（规则化指标）存在根本性错配。CLOVER 提出轻量级生成器-打分器架构，通过构造评估器过滤的伪专家轨迹实现集合级覆盖训练，再以保守闭环自蒸馏交替优化生成器与打分器。在 NAVSIM 上达到 94.5 PDMS 和 90.4 EPDMS，刷新 SOTA，并提供了不完备打分器仍能提升生成器的理论保证。 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2603-19979/ Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.pages.dev/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2603-19979/ 端到端自动驾驶面临评测成本高、场景覆盖有限、难以复现的瓶颈。X-World 提出了一种以自我为中心的多视角生成式世界模型，通过动作条件化的多相机视频生成实现可控闭环仿真，在动作跟随度、跨视角一致性和长时序稳定性上取得了突破性表现。论文详细设计了两阶段级联训练策略、视角-时序自注意力机制和异构条件注入方案，为 VLA 系统的可扩展闭环评测与仿真训练提供了完整基础设施。