规划

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。

端到端自动驾驶规划器的训练（模仿单条轨迹）与评测（规则化指标）存在根本性错配。CLOVER 提出轻量级生成器-打分器架构，通过构造评估器过滤的伪专家轨迹实现集合级覆盖训练，再以保守闭环自蒸馏交替优化生成器与打分器。在 NAVSIM 上达到 94.5 PDMS 和 90.4 EPDMS，刷新 SOTA，并提供了不完备打分器仍能提升生成器的理论保证。