Papers

AccidentSim：从真实事故报告生成具有物理真实性的车辆碰撞视频

Xiangwen Zhang, Qian Zhang, Longfei Han, Qiang Qu, Xiaoming Chen, Weidong Cai

AccidentSim 从 NHTSA/NMVCCS 真实事故报告提取物理线索，在 CARLA 中重建碰撞仿真，再以仿真轨迹 LoRA 微调 Llama 得到 AccidentLLM，由事故文本直接预测物理一致的碰撞后轨迹，最终通过前景—背景合成生成可控视角的碰撞视频。

TRACE：面向自动驾驶评测的拓扑感知事故重建

Nahian Salsabil, Sebastian Elbaum

TRACE 将 NHTSA 真实事故报告自动转换为 CARLA 可执行仿真场景：结合 OpenStreetMap 还原真实道路拓扑，用 LLM 推断缺失的车辆初始状态，生成允许逆行、跨实线等异常行为的轨迹，并通过碰撞位置、撞击点和轨迹一致性验证。

Learning Naturalistic Driving Environment with Statistical Realism

NeuralNDE：用 Transformer 行为模型 + Conflict Critic + Safety Mapping + 对抗训练，生成统计意义上逼近真实世界的自然驾驶环境，包括 crash 与 near-miss 等长尾安全关键事件。