自动驾驶的世界模型综述_17页_1mb

自动驾驶中的世界模型综述

这篇综述系统性地探讨了世界模型在自动驾驶中的应用及其最新发展。世界模型旨在通过多源传感器数据构建高保真环境表示，并融合感知、预测和规划功能，支持车辆在动态场景中做出快速决策。近年来，研究重点涵盖以下方向：

1. 多维度预测：包括基于BEV、OG、PC等表示的4D场景生成、交通参与者行为建模和数据合成技术（如扩散模型、生成对抗网络）。
2. 行为规划优化：规则与学习结合的动态路径规划，提升车辆安全性、轨迹适配性及极端场景鲁棒性。
3. 预测与规划协同：通过联合建模交通主体交互与驾驶行为，增强实时性和协同决策能力。
4. 自监督学习与仿真：利用大规模预训练框架和生成式模拟环境，缓解数据依赖，扩展极端场景覆盖。

综述还指出现有世界模型在计算效率、少样本泛化性和多模态融合方面存在挑战，并提出了未来研究方向：探索更强泛化性的世界表征学习，同步提升模型效率与系统鲁棒性，以及推进世界模型在端到端自主驾驶中的可控性研究。

世界模型为自动驾驶从感知分离走向系统集成提供关键支撑，推动行业向更安全、可靠的方向演进。