World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey

要約

急速に進化する自律走行において、将来の事象を正確に予測し、その影響を評価する能力は、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決定的に支援する。世界モデルは、自律走行システムが膨大な量のセンサーデータを合成・解釈し、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を可能にする、変革的なアプローチとして登場した。本稿では、自律走行におけるワールドモデルの現状と将来的な進歩について、その理論的裏付け、実用的なアプリケーション、および既存の限界を克服することを目的とした現在進行中の研究努力にまたがる初期レビューを提供する。自律走行技術の進歩における世界モデルの重要な役割を強調する本調査は、研究コミュニティにとって基礎的な参考資料となり、この急成長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的としている。

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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