点击下方
卡片
，关注“
3D视觉之心
”公众号
>>
点击进入→
3D视觉之心技术交流群
The Role of World Models in Shaping Autonomous Driving: A Comprehensive Survey
GitHub项目：
https://github.com/LMD0311/Awesome-World-Model
论文：
https://arxiv.org/abs/2502.10498
本研究由百度联合华中科大的研究团队开展，全面综述了自动驾驶领域中“驾驶世界模型”（Driving World Model, DWM）的最新进展，探讨了其在预测驾驶场景演变中的关键作用。DWM 的核心特性在于其多模态预测能力和对复杂动态环境的建模能力。通
过结合2D和3D数据，DWM能够生成逼真的场景演变，同时保持物理合理性和时空一致性。此外，DWM在无场景范式下还探索了潜在状态和多智能体行为的预测，进一步提升了决策效率和泛化能力。这些特性使得DWM在自动驾驶中具有广泛的应用前景，尤其是在提升规划能力和安全性方面。
该研究的特点在于系统性地分类了基于不同模态（如2D图像、3D点云、占用等）的预测方法，并总结了它们在提升场景保真度、时空一致性和可控性方面的贡献。此外，文章还深入分析了DWM在仿真、数据生成、预见性驾驶和4D预训练等应用中的表现，并讨论了当前研究的局限性和未来发展方向，为自动驾驶领域的研究提供了全面的视角和有价值的见解。
研究解读
驾驶世界模型（Driving World Model, DWM）是一种用于自动驾驶的前沿技术，旨在通过预测驾驶场景的未来演变来增强车辆的感知和决策能力。其核心思想是利用历史观测数据和动作信息，结合先进的生成模型（如扩散模型和自回归变换器），生成逼真的未来场景，并通过条件控制实现对场景演变的精准引导。这种技术不仅能够预测2D图像和3D点云等多模态数据的演变，还能通过无场景范式直接预测潜在状态或多智能体行为，从而为自动驾驶系统提供更全面的环境理解。
DWM 的处理过程主要包括以下几个步骤：
-
首先，模型接收历史观测数据（如图像、点云或占用信息）作为输入；
-
其次，通过编码器提取时空特征，并利用生成模型（如扩散模型或自回归模型）预测未来场景的演变；
-
最后，根据给定的条件（如动作、轨迹或文本描述）生成相应的响应（如未来轨迹或驾驶动作）。
技术特点方面，DWM 具有以下显著优势：一是多模态预测能力，能够同时处理2D和3D数据，确保场景预测的时空一致性；二是高保真度和可控性，通过先进的生成技术生成逼真的场景，并能够根据条件进行精准控制；三是无场景范式，通过预测潜在状态或多智能体行为，进一步提升决策效率和泛化能力。此外，DWM还支持多传感器数据融合，能够充分利用不同模态数据的优势，提升预测的准确性和鲁棒性。
DWM 在自动驾驶领域具有重要的价值和广阔的应用前景，它不仅能够通过生成逼真的场景演变来增强自动驾驶系统的感知和决策能力，还能通过仿真和数据生成技术为训练提供多样化的数据支持，减少对真实数据的依赖。此外，DWM 在预见性驾驶中的应用能够显著提升规划的效率和安全性，使其成为自动驾驶系统中不可或缺的组件。随着技术的不断进步，DWM有望在未来自动驾驶的发展中发挥更加关键的作用，推动自动驾驶技术向更安全、更智能的方向发展。
论文速读
摘要
-
驾驶世界模型（DWM）通过预测驾驶过程中的场景演变，帮助自动驾驶系统更好地感知、理解和与动态驾驶环境交互。
-
本文对DWM的最新进展进行了全面综述，按预测场景的模态对现有方法进行分类，并总结了它们在自动驾驶中的具体贡献。
-
文章还回顾了高影响力的数据集和针对不同任务的评估指标，并讨论了当前研究的潜在局限性和未来发展方向。
1. 引言
-
DWM的目标是基于过去的观测和动作预测未来的场景演变，以应对复杂环境并确保自动驾驶的安全性和可靠性。
-
DWM通过预测场景演变、控制场景发展以及输出响应，提升自动驾驶系统的规划能力和决策效率。
-
本文的主要贡献包括：对DWM的最新进展进行综述、分析当前局限性并提出未来研究方向，旨在推动DWM在自动驾驶中的广泛应用。
2. 驾驶世界模型
-
2.1 2D场景演变
-
2.2 3D场景演变
-
2.3 无场景范式
3. 应用
