論文の概要: BEVWorld: A Multimodal World Model for Autonomous Driving via Unified BEV Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05679v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 08:33:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 20:12:48.445978
• Title: BEVWorld: A Multimodal World Model for Autonomous Driving via Unified BEV Latent Space
• Title（参考訳）: BEVWorld: 統一型BEVラテントスペースによる自律走行のためのマルチモーダル世界モデル
• Authors: Yumeng Zhang, Shi Gong, Kaixin Xiong, Xiaoqing Ye, Xiao Tan, Fan Wang, Jizhou Huang, Hua Wu, Haifeng Wang,
• Abstract要約: BEVWorldは,マルチモーダルセンサの入力を,環境モデリングのための統一的でコンパクトなBird's Eye View潜在空間にトークン化する手法である。 実験は、自律走行タスクにおけるBEVWorldの有効性を示し、将来のシーンを生成する能力を示し、知覚や動き予測のような下流タスクに恩恵を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.68134574076005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: World models are receiving increasing attention in autonomous driving for their ability to predict potential future scenarios. In this paper, we present BEVWorld, a novel approach that tokenizes multimodal sensor inputs into a unified and compact Bird's Eye View (BEV) latent space for environment modeling. The world model consists of two parts: the multi-modal tokenizer and the latent BEV sequence diffusion model. The multi-modal tokenizer first encodes multi-modality information and the decoder is able to reconstruct the latent BEV tokens into LiDAR and image observations by ray-casting rendering in a self-supervised manner. Then the latent BEV sequence diffusion model predicts future scenarios given action tokens as conditions. Experiments demonstrate the effectiveness of BEVWorld in autonomous driving tasks, showcasing its capability in generating future scenes and benefiting downstream tasks such as perception and motion prediction. Code will be available at https://github.com/zympsyche/BevWorld.
• Abstract（参考訳）: 世界モデルは、将来のシナリオを予測する能力のために、自動運転に注目が集まっている。 本稿では,BEVWorldを提案する。BEVWorldは環境モデリングのための,マルチモーダルセンサ入力を統一的でコンパクトなBird's Eye View (BEV)潜在空間にトークン化する手法である。 世界モデルは、マルチモーダル・トークンーザと潜在型BEVシーケンス拡散モデルという2つの部分から構成される。 マルチモーダル・トークンライザは、まずマルチモーダル情報を符号化し、デコーダは、遅延したBEVトークンをLiDARに再構成し、自ら監督された方法でレイキャストレンダリングにより画像観察することができる。 次に、潜在BEVシーケンス拡散モデルにより、与えられたアクショントークンを条件として将来のシナリオを予測する。 実験は、自律走行タスクにおけるBEVWorldの有効性を示し、将来のシーンを生成する能力を示し、知覚や動き予測のような下流タスクに恩恵を与える。 コードはhttps://github.com/zympsyche/BevWorld.comで入手できる。

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