Cloud-Edge-Terminal Collaborative AIGC for Autonomous Driving

在动态自主驾驶环境中，人工智能生成内容（AIGC）技术可以通过利用模型的生成和预测能力来补充车辆感知和决策制定，有潜力增强运动规划、轨迹预测和交通仿真。本文提出了一种云边端协同架构来支持自主驾驶的AIGC。通过深入探讨AIGC服务的独特属性，本文开始尝试构建相互支持的AIGC和网络系统，包括通信、存储和计算资源分配方案来支持AIGC服务，并利用AIGC来协助系统设计和资源管理。

论文旨在提出一种云边端协同架构，支持用于自动驾驶的人工智能生成内容（AIGC）技术，以增强自动驾驶中的运动规划、轨迹预测和交通仿真。

论文提出了一种云边端协同架构，支持AIGC服务，包括通信、存储和计算资源分配方案，并利用AIGC来辅助系统设计和资源管理。

论文探讨了AIGC服务的独特性质，并提出了支持AIGC服务的通信、存储和计算资源分配方案。此外，论文还介绍了实验设计和数据集，并提出了一些值得深入研究的问题。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如：'A Survey of Artificial Intelligence for Autonomous Driving: Mobile Robots and Intelligent Vehicles'，'A Review of Recent Advances in Vehicle Trajectory Prediction'等。