論文の概要: A Survey of World Models for Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11260v2
- Date: Sun, 16 Feb 2025 03:38:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:03:32.698378
- 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: 自律運転の最近の進歩は、堅牢な世界モデリングの進歩によって推進されている。
本稿では、自律運転の世界モデルにおける最近の進歩を体系的にレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.33363128964687
- License:
- Abstract: Recent breakthroughs in autonomous driving have been propelled by advances in robust world modeling, fundamentally transforming how vehicles interpret dynamic scenes and execute safe decision-making. 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. This paper systematically reviews recent advances in world models for autonomous driving, proposing a three-tiered taxonomy: 1) Generation of Future Physical World, covering image-, BEV-, OG-, and PC-based generation methods that enhance scene evolution modeling through diffusion models and 4D occupancy forecasting; 2) Behavior Planning for Intelligent Agents, combining rule-driven and learning-based paradigms with cost map optimization and reinforcement learning for trajectory generation in complex traffic conditions; 3) Interaction Between Prediction and Planning, achieving multi-agent collaborative decision-making through latent space diffusion and memory-augmented architectures. The study further analyzes training paradigms including self-supervised learning, multimodal pretraining, and generative data augmentation, while evaluating world models' performance in scene understanding and motion prediction tasks. Future research must address key challenges in self-supervised representation learning, long-tail scenario generation, and multimodal fusion to advance the practical deployment of world models in complex urban environments. Overall, our comprehensive analysis provides a theoretical framework and technical roadmap for harnessing the transformative potential of world models in advancing safe and reliable autonomous driving solutions.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車の最近のブレークスルーは、堅牢な世界モデリングの進歩によって推進され、車両がダイナミックなシーンを解釈し、安全な意思決定を実行する方法を根本的に変えた。
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。
本稿では, 自律運転の世界モデルにおける最近の進歩を体系的にレビューし, 三段階分類を提唱する。
1 拡散モデル及び4次元占有予測によるシーン進化モデルを強化する画像、BEV、OG、PCベースの生成方法を含む将来の物理世界の生成
2 知的エージェントの行動計画、複雑な交通条件下での軌道生成のためのコストマップ最適化及び強化学習とルール駆動及び学習に基づくパラダイムの組み合わせ
3)予測と計画の相互作用,潜時空間拡散とメモリ拡張アーキテクチャによる複数エージェント協調意思決定の実現
さらに,自己指導型学習,マルチモーダル事前学習,生成データ増強などの学習パラダイムを分析し,シーン理解や動き予測タスクにおける世界モデルの性能を評価した。
今後の研究は、複雑な都市環境における世界モデルの実践的展開を進めるために、自己指導型表現学習、ロングテールシナリオ生成、マルチモーダル融合における重要な課題に対処する必要がある。
包括的分析は、安全で信頼性の高い自動運転ソリューションを進める上で、世界モデルの変革的ポテンシャルを活用するための理論的枠組みと技術的なロードマップを提供する。
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