Краткое содержание

arXiv:2511.13297v1 Тип объявления: новый Аннотация: Методы планирования от начала до конца являются фактическим стандартом современных автономных транспортных систем, однако надежность подходов, основанных на данных, страдает из-за широко известной проблемы длинных хвостов (например, редких, но критически важных для безопасности случаев отказов). В данной работе мы исследуем возможность того, смогут ли недавно разработанные методы генерации видеопоследовательностей на основе диффузионных моделей (также известные как модели мира), объединенные со структурированными трехмерными макетами, обеспечить полностью автоматизированный конвейер для самостоятельного исправления таких случаев отказа. Мы сначала вводим агента, имитирующего роль менеджера продукта, названного агентом ПМ, который формулирует требования к данным для сбора данных, аналогичных случаям отказа. Затем мы используем порождающую модель, способную симулировать как сбор данных, так и аннотирование. Однако существующие порождающие модели испытывают трудности с созданием высококачественной информации, обусловленной трехмерной компоновкой. Для решения этой проблемы мы предлагаем метод DriveSora, позволяющий создавать пространственно-временнó согласованные видеопоследовательности, соответствующие запрошенным трехмерным аннотациям...