arXiv Computer Vision· Mozhgan Pourkeshavarz, Tianran Liu, Nicholas Rhinehart·· 8 小时前AI 评分31
AutoWorld：用自监督世界模型学习多智能体交通仿真
AutoWorld: Learning Multi-Agent Traffic Simulation with Self-Supervised World Models
AI 导读
AutoWorld 是一个基于 LiDAR 占用数据的自监督世界模型交通仿真框架，让智能体行为直接建立在原始传感器观测上，而非 3D 边界框和折线等有损抽象。在 nuPlan 和 Waymo 上，该框架提升了生成真实感，在部分可观测场景中碰撞率降低 36%。它还支持在规划器控制自车行为下保持物理合理性，并可生成可控、多样的安全关键场景。
来源：arXiv Computer Vision · arxiv.org