PDMS

一、为什么写这篇文章 本博客陆续精读了 100+ 篇自动驾驶与机器人模型论文——从感知基座（BEVFormer/Sparse4D），到显式端到端（UniAD/VAD/SparseDrive），到打分式（CLOVER/Hydra-MDP/GTRS），到扩散与 Flow 生成（DiffusionDrive/TransDiffuser/GoalFlow），再到 VLA 大模型（DriveVLM/EMMA/AutoVLA/LinkVLA）与世界模型（Cosmos/DriveFuture/WoTE）。单独看是逐篇精读，放在一起，端到端自动驾驶在 感知 → 预测 → 决策 → 规划 四个架构维度上的演进脉络其实非常清晰。 这篇文章把博客里所有精读过的模型收进同一个坐标系，回答三个问题： 感知：从稠密 BEV 到稀疏 query 再到纯视觉 token、几何寄存器，一路在换什么？ 预测/决策/规划：从显式管线到打分排序、扩散生成、Flow 整流、LLM 推理、世界模型 roll-out，谁在取代谁？谁融合了谁？ 谁真正有效：把彼此在 NAVSIM 上的 PDMS/EPDMS 分数和架构创新对照起来，看看分数到底来自技巧还是来自架构。 本文每个模型给"流派 → 核心创新 → 架构拆解（骨干/模块/输出/训练） → 代表分数“四个维度，尽量讲清楚架构；分数严格区分官方排行榜与 arXiv 自报，口径不一致处会注明。机器人侧的 VLA 模型（RT 系列、π0）作为同源背景单列一节——它们定义了「动作 token」「动作分块」「Flow 动作头」这三个被驾驶侧反复借用的组件。 二、先立坐标系：六大流派一张图 按「感知表征 × 规划输出方式」两个维度，我把博客里的方法归为六大流派： 流派 代表模型 核心思想 感知表征 规划输出 ① 显式端到端管线 UniAD、VAD、VADv2、SparseDrive、PARA-Drive、DriveTransformer、TransFuser 感知/预测/规划在同一个可训练网络里串起来 稠密 BEV / 稀疏 token / 寄存器 单条/多条轨迹回归 ② 评分排序式 (Scoring) CLOVER、Hydra-MDP、GTRS、SparseDriveV2、TOAD、GoalFlow 大量生成候选，再学打分器（或用搜索/流）选出最优 稀疏特征 / 轨迹词汇表 / 目标点 从候选集合中选 Top-1 ③ 扩散/Flow 生成式 DiffusionDrive、DiffusionPlanner、TransDiffuser、SafeDiffuser、FeaXDrive、Gen-Drive 把规划当成从噪声里生成（DDPM / Flow Matching / 整流流） 稀疏感知 / BEV / 图像 多模态轨迹生成 ④ VLA 大模型式 DriveVLM、EMMA、AutoVLA、LinkVLA、OneVL、LaST-VLA、WCog-VLA LLM/VLM 做感知+推理+决策，语言或 token 输出动作 视觉 token / 稀疏 query / 隐 token 语言决策 / 轨迹 token ⑤ 世界模型式 Cosmos、DriveFuture、WoTE、DreamerV3、DLWM、RAW2Drive、ReWorld 建模环境动力学/未来状态，以未来为条件或打分规划 隐潜 / 视频 token / BEV 未来帧 条件化/打分/rollout 规划 ⑥ 数据与评测基建 Bench2Drive、CARLA、K-Risk、MOSAIC、重卡数据集族 提供闭环基准、数据选择、仿真、安全分析 — — 一句话直觉：① 是"手拉手串行提线木偶”，② 是"多打几遍再挑"，③ 是"从噪声里一遍遍画"，④ 是"读得懂交规再动手"，⑤ 是"先在脑内模拟未来再决定"，⑥ 是"让前面所有流派有地方比"。六大流派不是互相淘汰，而是逐层叠加——今天最强的系统几乎都是 ②③⑤ 的混合。 ...

0. 写在前面：我们需要一份"会晒黑的评测" 现阶段启用的 benchmark 大多默认天气晴朗、光照良好、纹理干净，视觉端到端模型的感知在这个"温室"里表现优秀。但当复用习惯了晴天的视觉 planner 进入真实世界——阴雨路面积水反光、雪天车道线被覆盖、黄昏光照死黑——它的 No-at-fault Collision 和 Drivable Area Compliance 往往断崖式下跌。“能不能开"和"换了个风格还能不能开"是两种能力。 课题组这一轮想做的，就是用 Cosmos（NVIDIA 的世界基础模型）做光照/天气/纹理的风格迁移（rain / snow / 日夜 / 模糊），在不改变场景拓扑、导航指令和 agents 语义的前提下，把同一份 NAV 场景"换皮”，得到一组视觉域被扰动、但语义标签不变的评测集，然后再跑纯视觉 end-to-end 模型在 NAV 上的 PDMS。这样我们拿到的不只是一个数字，而是一张"模型在位姿、外观扰动下的鲁棒性画像"，可以回答：哪个模型在风格漂移下最硬？哪个只在晴天强？ 0.1 选型逻辑：为什么是这 11 个 入选标准明确，缺一不可： camera-only（纯视觉）：必须只吃相机输入，不能依赖 LiDAR 点云。这样"风格迁移只改图像"才能干净地、真实地作用到模型输入上。 NAV 可跑：官方有 NAV 相关权重或可复现配置，能进入我们的批量评测管线（Agent API 封装）。 论文开源：能从 arXiv 拿到原文架构与打分细节。 覆盖技术谱系：从规则化生成型（LTF）到高分辨率稀疏语义 (SparseDriveV2)、proposal 中心式（iPad）、扩散/飞流式（DrivoR、Drive-JEPA、DriveLaW）、再到 VLA 语言世界模型（ChainFlow-VLA、AutoVLA、ReCogDrive、DriveVLA-W0）——我们想测的是"在哪一种范式上，风格迁移造成的伤害最小"。 于是，最终敲定了下面 11 个：SparseDriveV2、iPad、DrivoR、ChainFlow-VLA、AutoVLA、ReCogDrive、DriveVLA-W0、Drive-JEPA、DriveSuprim、DriveLaW、LTF（Latent TransFuser）。 下面我会给每个模型：一句话定位 → 架构解读（附 arXiv 原文架构图）→ 官方资源（仓库/HF）→ 评测配置 → NAV 得分 → 在我们风格迁移评测里值得画的重点。 ...

引言 NAVSIM 排行榜的竞争已经到了白热化阶段。从最初的 80 分出头到现在的 94.5 分（CLOVER），短短两年时间，顶尖方案的 PDMS 提升了 15 个点。如果你正在读这篇文章，大概率是两种人：一是想在排行榜上刷个高分的选手，二是研究自动驾驶规划、想理解 Scoring-based 范式演进方向的研究者。 这篇文章不讲虚的，直接切入正题：到底怎么才能在 NAVSIM 上把 PDMS 刷到 90 分？ 我会结合 NAVSIM 排行榜上所有公开的高分方案（CLOVER、CLEAR、DriveFuture、Hydra-MDP 以及各种 VLA + RL 方案），从 PDMS 公式的数学结构出发，逐层拆解每个分数段的瓶颈和对应的策略。 先给个核心结论：PDMS 90+ 的秘密不在于模型多强大，而在于你是否真正理解了 Scoring 范式的每个环节。 一、PDMS 公式：分数结构决定了优化策略 如果你还不知道 PDMS 怎么算的，那先把这块搞清楚。分数结构本身就在告诉你该优化什么。 PDMS 公式拆解 1.1 公式结构 记住这个公式： PDMS = NC × DAC × (5·EP + 5·TTC + 2·C) / 12 这里最应该引起你注意的是乘性结构：NC 和 DAC 是乘法项，意味着任何一个为零，整体分数直接归零。这不是简单的加减法，这是一个"安全第一，前进第二"的奖励结构。 加性部分是 (5·EP + 5·TTC + 2·C) / 12，EP 和 TTC 各占 5 份权重，C 只占 2 份。 ...

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。

一、引言 端到端自动驾驶模型的快速发展对评测体系提出了迫切需求。从早期的行为克隆论文仅报告 L2 位移误差，到如今 NAVSIM、nuPlan、Bench2Drive、CARLA 等多个基准各自定义复杂的复合指标，评测指标呈现出"从单一到综合、从开环到闭环、从粗粒度到细粒度"的演进趋势。 然而，指标选择本身也成为了一个需要深思熟虑的问题——不同的指标反应驾驶质量的不同侧面，单一指标往往存在偏差。理解每个指标的设计动机、计算细节和局限性，是做出可信研究的必要条件。 本文系统梳理端到端驾驶评测领域的主流指标，涵盖开环指标、闭环综合指标、按场景分解指标以及成功率等，并分析各指标之间的关联与互补关系。 二、开环评测指标 开环指标衡量模型预测轨迹与人类真值轨迹之间的差距，虽然不直接反映真实驾驶能力，但因其计算简单、可复现性强而被广泛使用。 2.1 L1/L2 位移误差 定义：在未来时刻 t（通常取 1.0s、2.0s、3.0s）上，预测位置与真值位置之间的距离。 公式： L A F 2 D D _ E E t = = = 1 | | / P P T _ _ ) p p r r × e e d d Σ ( ( _ T t t ) ) - - | P P P _ _ _ p g g r t t e ( ( d T t ( ) ) t | | | | ₂ ₂ - P _ g t ( t ) | | ₂ 解读：L2 误差越小越好，但存在显著的饱和效应——当误差降到一定程度后，进一步降低 L2 未必意味着更好的驾驶能力。更严重的问题是：L2 误差对轨迹的"合理性"完全不敏感，一个不安全的急刹车轨迹和一个安全的平稳减速轨迹可能有相同的 L2 误差。此外，L2 误差也无法区分横向偏差和纵向偏差——偏离车道 0.5 米和速度偏差 5 km/h 可能产生相同的 L2 值。 ...