World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey

在自动驾驶快速发展的背景下，准确预测未来事件并评估其影响对于安全和效率至关重要，这对决策过程有重要的帮助。世界模型已经成为一种变革性的方法，使自动驾驶系统能够综合和解释大量的传感器数据，从而预测潜在的未来情景并弥补信息缺口。本文对自动驾驶中世界模型的现状和未来发展进行了初步综述，包括它们的理论基础、实际应用和正在进行的研究工作，以克服现有的限制。本文强调了世界模型在推进自动驾驶技术方面的重要作用，旨在为研究社区提供基础参考，促进对这一新兴领域的快速访问和理解，并激发持续的创新和探索。

论文旨在回顾和探讨世界模型在自动驾驶领域的应用和前景，以及如何解决当前存在的限制和挑战。

通过世界模型，自动驾驶系统可以综合和解释大量的传感器数据，预测潜在的未来场景并弥补信息缺失，从而提高自动驾驶的安全性和效率。

论文介绍了世界模型的理论基础、实际应用和当前的研究进展，重点关注了世界模型在自动驾驶技术中的重要作用。论文还提供了对研究社区的参考，以促进对这一新兴领域的探索和创新。

最近的相关研究包括：'End-to-End Learning for Self-Driving Cars'，'Learning a Driving Simulator'，'Learning to Drive using Inverse Reinforcement Learning and Deep Q-Networks'等。