論文の概要: HybridWorldSim: A Scalable and Controllable High-fidelity Simulator for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22187v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 07:53:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.448091
• Title: HybridWorldSim: A Scalable and Controllable High-fidelity Simulator for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: HybridWorldSim: 自律運転のためのスケーラブルで制御可能な高忠実度シミュレータ
• Authors: Qiang Li, Yingwenqi Jiang, Tuoxi Li, Duyu Chen, Xiang Feng, Yucheng Ao, Shangyue Liu, Xingchen Yu, Youcheng Cai, Yumeng Liu, Yuexin Ma, Xin Hu, Li Liu, Yu Zhang, Linkun Xu, Bingtao Gao, Xueyuan Wang, Shuchang Zhou, Xianming Liu, Ligang Liu,
• Abstract要約: HybridWorldSimは、静的バックグラウンドのためのマルチトラバースニューラルネットワーク再構成と、動的エージェントの生成モデルを統合するハイブリッドシミュレーションフレームワークである。 我々は、様々な都市をまたがる幅広いルートや環境条件をキャプチャーする、新しいマルチトラバースデータセットMIRRORをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.55918581964678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Realistic and controllable simulation is critical for advancing end-to-end autonomous driving, yet existing approaches often struggle to support novel view synthesis under large viewpoint changes or to ensure geometric consistency. We introduce HybridWorldSim, a hybrid simulation framework that integrates multi-traversal neural reconstruction for static backgrounds with generative modeling for dynamic agents. This unified design addresses key limitations of previous methods, enabling the creation of diverse and high-fidelity driving scenarios with reliable visual and spatial consistency. To facilitate robust benchmarking, we further release a new multi-traversal dataset MIRROR that captures a wide range of routes and environmental conditions across different cities. Extensive experiments demonstrate that HybridWorldSim surpasses previous state-of-the-art methods, providing a practical and scalable solution for high-fidelity simulation and a valuable resource for research and development in autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 現実的で制御可能なシミュレーションは、エンドツーエンドの自動運転を進める上で重要であるが、既存のアプローチでは、大きな視点の変化の下で新しいビュー合成をサポートすることや、幾何的整合性を確保するのに苦労することが多い。 動的エージェントの生成モデルと静的背景のマルチトラバースニューラル再構成を統合したハイブリッドシミュレーションフレームワークであるHybridWorldSimを紹介する。 この統一された設計は、従来の手法の重要な制限に対処し、信頼性の高い視覚的および空間的整合性を持つ多種多様な高忠実な駆動シナリオの作成を可能にした。 堅牢なベンチマークを容易にするため、我々はさらに、異なる都市をまたがる幅広いルートや環境条件をキャプチャする、新しいマルチトラバースデータセットMIRRORをリリースする。 大規模な実験により、HybridWorldSimは従来の最先端の手法を超越し、高忠実度シミュレーションのための実用的でスケーラブルなソリューションを提供し、自動運転の研究と開発に有用なリソースを提供する。

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