点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 论文作者 | Lin Liu等 编辑 | 自动驾驶之心 轻舟智航等团队一篇打榜NavSim v2的工作，指出了两个问题： 为解决这些局限，北交、轻舟、燕山大学、澳洲昆士兰大学的团队提出了CATG——一种基于Constrained flow matching的规划框架。具体而言，CATG显式建模flow matching过程，这一过程本质上可缓解mode collapse，并支持多种条件信号的灵活引导。我们的核心贡献包括：其一，在flow matching过程中创新性地引入显式约束， 确保生成轨迹符合关键的安全规则和运动学准则；其二，将驾驶激进程度参数化为生成过程中的控制信号，实现对轨迹风格的精准调控。值得注意的是，在NavSim v2 挑战赛中，CATG以51.31的EPDMS得分获得亚军，并荣获创新奖。 论文标题： Beyond Imitation: Constraint-Aware Trajectory Generation with Flow Matc ...