כתבה
arXiv cs.LG ·
PlanWAM: ייצוגי עתיד שמותקפים על-פי תכנון לנהיגה אוטונומית
PlanWAM: Planning-Shaped Future Representations for End-to-End Autonomous Driving
PlanWAM מציע ייצוגי עתיד שמותקפים על-פי תכנון לנהיגה אוטונומית, ומאפשר תכנון עתידי. המודל PlanWAM משתמש בטכניקה של רגיסטר זמני פירמידלי להקטנת מידע היסטורי, ומציע ייצוגי עתיד שמותקפים על-פי תכנון. המודל PlanWAM הציג תוצאות טובות בבדיקות NAVSIM-v1/v2 ו-HUGSIM.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.11382v1 Announce Type: cross Abstract: World models in end-to-end autonomous driving predict future scene evolution to provide foresight for trajectory planning. Existing methods mainly study how to predict the future and how to use it, but less often ask which future representation is actually most useful for planning. To this end, we propose PlanWAM, a Planning-Shaped World Action Model. The key idea is to let the planning task shape the future-state representation, so that it retains the information most useful for planning. A latent world model then predicts this planning-shaped future latent representation from historical observations and uses it for planning, enabling foresighted planning. Specifically, we first use a Temporal Register Pyramid to compress multi-frame histo
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית