論文の概要: MUVO: A Multimodal Generative World Model for Autonomous Driving with Geometric Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11762v2
• Date: Thu, 23 Nov 2023 17:26:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 01:59:34.028222
• Title: MUVO: A Multimodal Generative World Model for Autonomous Driving with Geometric Representations
• Title（参考訳）: muvo:幾何表現を用いた自律運転のためのマルチモーダル生成世界モデル
• Authors: Daniel Bogdoll, Yitian Yang, J. Marius Z\"ollner
• Abstract要約: 無人運転のための 教師なし世界モデルは 今日のシステムの 推論能力を劇的に改善する可能性がある 本稿では,この課題に対処するため,幾何ボクセル表現を用いたMUVOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.07537039737708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning unsupervised world models for autonomous driving has the potential to improve the reasoning capabilities of today's systems dramatically. However, most work neglects the physical attributes of the world and focuses on sensor data alone. We propose MUVO, a MUltimodal World Model with Geometric VOxel Representations to address this challenge. We utilize raw camera and lidar data to learn a sensor-agnostic geometric representation of the world, which can directly be used by downstream tasks, such as planning. We demonstrate multimodal future predictions and show that our geometric representation improves the prediction quality of both camera images and lidar point clouds.
• Abstract（参考訳）: 自律運転のための教師なしの世界モデルを学ぶことは、今日のシステムの推論能力を大幅に改善する可能性がある。 しかし、ほとんどの作業は世界の物理的特性を無視し、センサーデータのみに焦点を当てている。 本稿では,幾何学的ボクセル表現を持つマルチモーダル世界モデルであるmuvoを提案する。 生のカメラとライダーデータを用いて,センサに依存しない世界の幾何学的表現を学習する。 マルチモーダルな将来の予測を実証し,この幾何表現により,カメラ画像とライダー点雲の両方の予測品質が向上することを示す。

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