arXiv Computer Vision· Zihao Zhang, Xinyu Zhang, Bing Zeng, Xingyu Chen, Zhenning Li, Bin Yu, Ziyuan Pu·· 2 天前AI 评分32
NegWAM：用近专家负样本规划强化统一世界-动作模型的端到端自动驾驶安全
Reinforcing End-to-End Autonomous Driving Safety via Negative-Aware Planning in a Unified World-Action Model
AI 导读
NegWAM 是面向统一世界-动作模型（WAM）的安全后训练框架，通过构造几何上接近专家轨迹但存在安全风险的负轨迹作为排斥锚点，引导预测远离危险行为。在 NAVSIM v2 上，NegWAM 在 navhard 取得 40.4 EPDMS，较最强无评分器 WAM 基线相对提升 4.1%，navtest 达 93.3 EPDMS。
来源：arXiv Computer Vision · arxiv.org