arXiv · Machine Learning· Mozhgan Pourkeshavarz, Tianran Liu, Nicholas Rhinehart·· 9 小时前AI 评分50
AutoWorld：利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提出基于LiDAR占用数据训练的自监督世界模型，将原始传感器观测用于多智能体交通仿真。nuPlan和Waymo实验显示，该方法将碰撞率降低36%，在部分观测场景中的生成真实性提升更明显。它还支持规划器控制自车行为，并可生成可控、多样的安全关键场景。
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