論文の概要: World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02622v2
• Date: Mon, 6 May 2024 13:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 23:26:12.919214
• Title: World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey
• Title（参考訳）: 自動運転のための世界モデル:最初の調査
• Authors: Yanchen Guan, Haicheng Liao, Zhenning Li, Guohui Zhang, Chengzhong Xu,
• Abstract要約: 将来の出来事を正確に予測し、その影響を評価する能力は、安全性と効率の両方において最重要である。 世界モデルは変革的なアプローチとして現れており、自律運転システムは大量のセンサーデータを合成し、解釈することができる。 本稿では,自律運転における世界モデルの現状と今後の展開について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.73128418078332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of autonomous driving, the capability to accurately predict future events and assess their implications is paramount for both safety and efficiency, critically aiding the decision-making process. World models have emerged as a transformative approach, enabling autonomous driving systems to synthesize and interpret vast amounts of sensor data, thereby predicting potential future scenarios and compensating for information gaps. This paper provides an initial review of the current state and prospective advancements of world models in autonomous driving, spanning their theoretical underpinnings, practical applications, and the ongoing research efforts aimed at overcoming existing limitations. Highlighting the significant role of world models in advancing autonomous driving technologies, this survey aspires to serve as a foundational reference for the research community, facilitating swift access to and comprehension of this burgeoning field, and inspiring continued innovation and exploration.
• Abstract（参考訳）: 自律運転の急速な発展の中で、将来の出来事を正確に予測し、その影響を評価する能力は、安全と効率の両方にとって最重要であり、意思決定プロセスの批判的支援である。 世界モデルは変革的なアプローチとして現れており、自律運転システムは大量のセンサーデータを合成し、解釈し、将来のシナリオを予測し、情報ギャップを補うことができる。 本稿では,自律運転における世界モデルの現状と今後の発展について,その理論的基盤,実践的応用,および既存の限界を克服するための継続的な研究成果を概説する。 この調査は、自律運転技術の進歩における世界モデルの役割を高く評価し、研究コミュニティの基盤となることを目的としており、この急成長する分野への迅速なアクセスと理解を促進し、継続的なイノベーションと探索を刺激している。

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