RRDrive：基于寄存器与风险占用的端到端驾驶
原文标题：Driving on Registers, Reasoning on Risk: Risk-Aware Occupancy for Register-Based End-to-End Autonomous Driving
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论文提出RRDrive，引入风险感知占用作为密集、时间对齐、可轨迹查询的表示，用于改善多模态轨迹生成与候选排序。研究构建了RiskOcc4D-NAVSIM数据集。RRDrive在NAVSIM上取得0.951的PDMS，较基线提升1.5%，困难场景下候选PDMS提升30.2%，并开发了从传感器直接估计风险占用的外部预测器。
- 问题
- 端到端自动驾驶中稀疏场景表示导致候选轨迹质量低、排序不可靠。
- 方法
- 引入风险感知占用作为密集、时间对齐、可轨迹查询的表示，指导多模态生成并支持候选条件风险查询排序。
- 结果
- NAVSIM上PDMS达0.951，较基线0.937提升1.5%；困难场景候选PDMS提升30.2%，候选间Spearman相关从0.26升至0.67。
- 影响
- 为自动驾驶轨迹生成与排序提供更密集的风险表示，困难场景收益显著，值得跟进复现。
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