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通过交错自回归运动和场景生成进行长期交通模拟
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YangXiuyu 提交
YangXiuyu 提交作者: Xiuyu Yang, Shuhan Tan, Philipp Krähenbühl
Xiuyu Yang, Shuhan Tan, Philipp Krähenbühl摘要
理想的交通模拟器能够复现自动驾驶系统在部署期间所经历的真实长期点对点行程。先前的模型和基准测试侧重于场景中初始智能体的闭环运动模拟。这对于长期模拟来说是有问题的。当自车进入新区域时，智能体会进出场景。我们提出了 InfGen，一个统一的下一标记预测模型，它执行交错的闭环运动模拟和场景生成。InfGen 自动在闭环运动模拟和场景生成模式之间切换。它能够实现稳定的长期展开模拟。InfGen 在短期（9 秒）交通模拟中达到最先进水平，并在长期（30 秒）模拟中显著优于所有其他方法。InfGen 的代码和模型将发布于 https://orangesodahub.github.io/InfGen
项目页面：https://orangesodahub.github.io/InfGen/
代码：https://github.com/OrangeSodahub/infgen/