自动驾驶CornerCase变小Case，看生成式显神通

文章预览

数据的收集、标注和整理过程既耗时又昂贵是自动驾驶技术发展不得不面对的问题。 结合世界模型、扩散模型，来生成高质量的训练数据，为自动驾驶系统提供了更加真实和复杂的模拟环境。 这种方法不仅降低了对真实世界数据集的依赖，还显著提高了数据生成的效率和多样性，为自动驾驶系统提供了更丰富的训练样本，使自动驾驶系统能够更好地适应各种复杂的交通场景，有助于提升其泛化能力和鲁棒性。 具体来说，近年来研究者多聚焦于如何让各种生成式技术各显神通，提升仿真各环节的“能力上限”。如： 1） 基于世界模型 生成高质量的驾驶视频和驾驶策略，在仿真环境中模拟各种复杂场景，提升系统的鲁棒性； 2） 通过整合大语言模型 ，可以生成多视图的自动驾驶视频，充分考虑交通流、道路状况、行人行为等多种因素，实现定制化 ………………………………