论文精读：TOAD — Test-Time Trajectory Optimization for Autonomous Driving
端到端自动驾驶规划器通常先生成候选轨迹再评分，但评分器无法影响候选集本身，弱候选集会限制性能。TOAD将评分器重新定义为学习到的轨迹级奖励函数，在测试时使用交叉熵方法（CEM）搜索最大化该奖励的轨迹，无需重训练即可即插即用。在NAVSIM-v1（94.7 PDMS）、NAVSIM-v2（56.3 EPDMS）和闭环HUGSIM基准上，TOAD一致提升了六种基规划器的表现，并深入分析了评分器泛化能力对测试时搜索的关键影响。