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PPR-2504.01941 Paper

End-to-End Driving with Online Trajectory Evaluation via BEV World Model

id
updated
type paper
title End-to-End Driving with Online Trajectory Evaluation via BEV World Model
authors Yingyan Li, Yu-Quan Wang, Yang Liu, Jiawei He, Lue Fan, Zhaoxiang Zhang
venue ICCV 2025 (arXiv:2504.01941)
arxiv 2504.01941
tier 1
lifecycle EXTRACTED
epistemic n/a
ingested 2026-09-10
version arXiv:2504.01941v2
source-hash sha256:beb291171c3b182f37a78c9e4fa005227324735b593b566de9f5def8b8984fab
admitted-under A2-direct-edge
admission-note 被 DA-WAM(PPR-2608.19085)直接引用(WoTE evaluates trajectories through a BEV world model),为“把预测未来带进规划、但状态被共享/池化”一类的代表。

定位

Li 等(ICCV 2025)提出 WoTE,把 BEV 世界模型用于在线轨迹评估。论文的立足点是:端到端规划需要评估候选轨迹的未来后果,而当前场景的几何与即时运动模式不足以区分安全与不安全候选。做法是在世界模型中推演各候选轨迹对应的未来 BEV 状态,并据这些预测状态评估轨迹,使轨迹选择直接建立在预测后果而非当前几何之上。作者群与 LAW(PPR-2406.08481)重叠,属同一 latent world model 研究线。

与本库的关系

  • 准入身份:A2-direct-edge(被 DA-WAM 直接引用)。
  • 谱系定位:DA-WAM(PPR-2608.19085)把 WoTE 与 Drive-WM(PPR-2311.17918)、World4Drive(PPR-2507.00603)、DriveFuture(PPR-2605.09701)并列为“把预测未来更直接带入规划、但预测状态仍可能被共享/池化/弱关联”的一类,是 DA-WAM 每候选一对一未来潜主张的直接对照坐标。评测锚定 BMK-006

Provenance

  • Tier-0 轻量 ingest(S2 元数据):version/source-hash 占位(待补)。

关联(8)

  • PPR-2311.17918 Driving Into the Future: Multiview Visual Forecasting and Planning with World Model for Autonomous Driving
  • PPR-2406.08481 Enhancing End-to-End Autonomous Driving with Latent World Model
  • PPR-2507.00603 World4Drive: End-to-End Autonomous Driving via Intention-Aware Physical Latent World Model
  • PPR-2605.09701 DriveFuture: Future-Aware Latent World Models for Autonomous Driving
  • PPR-2608.19085 DA-WAM: Decision-Aligned Future Latents for Driving World Models
  • BMK-006 NAVSIM non-reactive planning benchmark (v1 PDMS / v2 EPDMS two-stage)
  • FRM-2504.01941 WoTE 五层重建(骨架):核心对象是把 BEV 世界模型用于在线轨迹评估——轨迹预测器(TransFuser 式多模态 BEV 编码 + K-Means 轨迹锚 + 精化)给出多条候选,BEV 世界模型据各候选预测未来 BEV 状态,奖励模型再用未来状态为每条轨迹打分、取最高者为最终输出;选择 BEV 级(而非图像级)世界模型是为了延迟更低,且可直接用现成 BEV 空间交通仿真器监督。
  • IDX-001 NAVSIM 规划线