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摘要 - 自主驾驶中的截然突破是由强大的世界建模的进步推动的，从根本上改变了车辆如何解释动态场景并执行安全的决策。尤其是世界模型已成为一项Linchpin技术，提供了整合多传感器数据，语义提示和时间动态的驱动环境的高保真表示。本文系统地回顾了世界自主驾驶模型的最新进展，提出了三层分类学：1）生成未来的物理世界，涵盖图像，BEV-，OG-，OG-和PC的生成方法，从而增强场景演化通过扩散模型和4D占用预测来增强场景演变建模； 2）针对智能代理的行为规划，将基于规则驱动的范式和基于学习的范例与成本图优化和增强学习的轨迹学习相结合； 3）预测与计划之间的互动，通过潜在的空间扩散和内存增强体系结构实现多代理协作决策。这项研究进一步分析了培训范例，包括自我监督学习，多模式预处理和生成数据增强，同时评估了世界模型在场景理解和运动预测任务中的性能。未来的研究必须解决自我监督的表示学习，长尾场景生成和多模式融合的关键挑战，以推动在复杂的城市环境中实际部署世界模型的实际部署。总的来说，我们的全面分析提供了一个理论框架和技术路线图，用于利用世界模型在推进安全可靠的自动驾驶解决方案方面的变革潜力。
对自动驾驶世界模型的调查
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