DriveMind 提出信念跟踪框架，提升闭环自动驾驶成功率
原文标题：DriveMind: Mind-Evolving Belief Tracking for Closed-Loop Autonomous Driving
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论文提出 DriveMind，一种基于多模态大模型的驾驶框架，借鉴粒子滤波思想同时保留多个场景假设并随新帧更新权重。在 Bench2Drive 上驾驶得分从 68.50 提升至 81.37，成功率从 41.36% 提升至 54.09%，在无信号路口和会车交互等模糊场景增益最大。
- 问题
- 基于多模态大模型的驾驶器每帧从零推理并锁定单一解释，模糊场景易误判。
- 方法
- 借鉴粒子滤波，同时保留多个场景假设，用 VLM 打分并按新帧重采样更新权重。
- 结果
- Bench2Drive 上驾驶得分 68.50→81.37，成功率 41.36%→54.09%，无信号路口 +20.0 DS。
- 影响
- 给现有 MLLM 驾驶管线加一层信念跟踪即可大幅提升闭环成功率，改造成本低。
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