論文の概要: A Survey of World Models for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11260v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 04:00:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:20:57.863932
• Title: A Survey of World Models for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自動運転車の世界モデル調査
• Authors: Tuo Feng, Wenguan Wang, Yi Yang,
• Abstract要約: 自動運転車の最近のブレークスルーは、車両が周囲を知覚し、相互作用する方法に革命をもたらした。 世界モデルは、マルチセンサーデータ、セマンティックキュー、時間ダイナミクスを統合する駆動環境の高忠実度表現を提供する。 これらの世界モデルは、より堅牢で信頼性があり、適応可能な自動運転ソリューションの道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.33363128964687
• License:
• Abstract: Recent breakthroughs in autonomous driving have revolutionized the way vehicles perceive and interact with their surroundings. In particular, world models have emerged as a linchpin technology, offering high-fidelity representations of the driving environment that integrate multi-sensor data, semantic cues, and temporal dynamics. Such models unify perception, prediction, and planning, thereby enabling autonomous systems to make rapid, informed decisions under complex and often unpredictable conditions. Research trends span diverse areas, including 4D occupancy prediction and generative data synthesis, all of which bolster scene understanding and trajectory forecasting. Notably, recent works exploit large-scale pretraining and advanced self-supervised learning to scale up models' capacity for rare-event simulation and real-time interaction. In addressing key challenges -- ranging from domain adaptation and long-tail anomaly detection to multimodal fusion -- these world models pave the way for more robust, reliable, and adaptable autonomous driving solutions. This survey systematically reviews the state of the art, categorizing techniques by their focus on future prediction, behavior planning, and the interaction between the two. We also identify potential directions for future research, emphasizing holistic integration, improved computational efficiency, and advanced simulation. Our comprehensive analysis underscores the transformative role of world models in driving next-generation autonomous systems toward safer and more equitable mobility.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の最近のブレークスルーは、車両が周囲を知覚し、相互作用する方法に革命をもたらした。 特に、世界モデルは、マルチセンサーデータ、セマンティックキュー、時間ダイナミクスを統合した駆動環境の高忠実度表現を提供する、リンチピン技術として登場した。 このようなモデルは認識、予測、計画を統一し、複雑でしばしば予測不可能な条件下で自律システムが迅速かつ情報的な決定を行えるようにする。 研究のトレンドは、4D占有率予測や生成データ合成など多岐にわたる。 とくに最近の研究は、大規模事前学習と高度な自己教師付き学習を活用して、希少なイベントシミュレーションとリアルタイムインタラクションのためのモデルのキャパシティをスケールアップしている。 ドメイン適応やロングテール異常検出からマルチモーダルフュージョン(multimodal fusion)に至るまで、これらの世界モデルは、より堅牢で信頼性があり、適応可能な自動運転ソリューションの道を開いた。 この調査は、将来の予測、行動計画、そして両者の相互作用に焦点をあてて、最先端の分類手法を体系的にレビューする。 また、今後の研究の方向性を明らかにし、総合的な統合、計算効率の向上、高度なシミュレーションを強調した。 我々の包括的分析は、次世代の自律システムをより安全で公平な移動に向けて駆動する上で、世界モデルの変革的な役割を浮き彫りにしている。

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