World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey

要約

急速に進化する自動運転の状況では、将来の出来事を正確に予測し、その影響を評価する機能は、安全性と効率性の両方にとって最も重要であり、意思決定プロセスを非常に助けます。
ワールド モデルは革新的なアプローチとして登場し、自動運転システムが膨大な量のセンサー データを合成して解釈できるようにすることで、潜在的な将来のシナリオを予測し、情報ギャップを補うことができます。
この論文では、自動運転における世界モデルの現状と将来の進歩について、その理論的基礎、実用化、既存の限界を克服することを目的とした進行中の研究努力に至るまで、初期レビューを提供します。
自動運転技術の進歩におけるワールドモデルの重要な役割を強調するこの調査は、研究コミュニティの基礎的な参考資料として機能し、この急成長する分野への迅速なアクセスと理解を促進し、継続的な革新と探求を促すことを目指しています。

要約(オリジナル)

In the rapidly evolving landscape of autonomous driving, the capability to accurately predict future events and assess their implications is paramount for both safety and efficiency, critically aiding the decision-making process. World models have emerged as a transformative approach, enabling autonomous driving systems to synthesize and interpret vast amounts of sensor data, thereby predicting potential future scenarios and compensating for information gaps. This paper provides an initial review of the current state and prospective advancements of world models in autonomous driving, spanning their theoretical underpinnings, practical applications, and the ongoing research efforts aimed at overcoming existing limitations. Highlighting the significant role of world models in advancing autonomous driving technologies, this survey aspires to serve as a foundational reference for the research community, facilitating swift access to and comprehension of this burgeoning field, and inspiring continued innovation and exploration.

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