DriveMyWay：同时适应驾驶风格与即时指令

人类的驾驶行为本质上是个人化的，它受到长期习惯的影响并受到短期意图的影响。每个人在不同情况下加速、刹车、并道、让行和超车的方式都不同。然而，现有的端到端自动驾驶系统要么针对通用目标进行优化，要么依赖固定的驾驶模式，缺乏适应个人偏好或解释自然语言意图的能力。为了解决这一差距，我们提出了Drive My Way（DMW），这是一种个性化的视觉-语言-行动（VLA）驾驶框架，符合用户的长期驾驶习惯并适应实时用户指令。 DMW 从我们在多个真实驾驶员中收集的个性化驾驶数据集中学习用户嵌入，并在规划过程中调整此嵌入的策略，而自然语言指令则提供额外的短期指导。 Bench2Drive 基准的闭环评估表明，DMW 提高了风格指令适应能力，用户研究表明，其生成的行为可以被识别为每个驾驶员自己的风格，凸显个性化作为以人为中心的自动驾驶的关键能力。我们的数据和代码可在 https://dmw-cvpr.github.io/ 获取。