autonomous driving VLA models trajectory prediction spatial reasoning
摘要

视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型是端到端自动驾驶的新范式,但现有训练过度依赖文本中心的推理数据,导致 learned 表征缺乏可靠轨迹预测所需的空间依赖性。本文提出 DriveTeach-VLA 框架,显式教导模型“看什么”与“看向何处”。通过驾驶感知视觉蒸馏注入感知先验,并利用二维轨迹引导提示提供与可行轨迹对齐的空间条件。该愿景引导学习流程在 NAVSIM 和 nuScenes 数据集上实现了最先进性能。

AI 推荐理由

论文核心解决 VLA 模型缺乏空间依赖导致的轨迹预测问题,提出基于轨迹引导的规划方法。

研究机构
北京邮电大学信息工程学院 北京邮电大学国家卓越工程师学院
论文信息
作者 Yuguang Yang, Canyu Chen, Zhewen Tan, Yizhi Wang, Zichao Feng et al.
发布日期 2026-07-02
arXiv ID 2607.01658
相关性评分 9/10 (高度相关)