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Driving in the Occupancy World: Vision-Centric 4D Occupancy Forecasting and Planning via World Models for Autonomous Driving 论文： https://arxiv.org/abs/2408.14197 Drive-OccWorld （Driving in the Occupancy World）是一种创新的自动驾驶系统，它通过构建一个以视觉为中心的 4D 预测世界模型来实现端到端的规划，由来自浙大和华为的研究团队共同研发。 该系统能够利用历史观测数据和轨迹，结合灵活的动作条件，预测未来环境的占用状态。它的核心特点包括一个记忆模块，该模块通过语义和动态条件归一化累积历史鸟瞰图（BEV）嵌入中的信息，并将这些信息传递给世界解码器，用于未来占用和流动的预测。此外，系统还提出了注入动作条件的方法，如速度、转向角度、轨迹和命令，以实现可控生成，并促进更广泛的下游应用。 Drive-OccWorld 的另一特性是其端到端规划能力，它将世界模型的生成
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