Jiawei Wang Haowei Sun Xintao Yan Shuo Feng Jun Gao Henry X. Liu

الملخص

يُعد التكامل الآمن والقابل للتوسع للقيادة الذاتية من الدرجة النهائية (E2E) مُتطلّبًا بيانات واسعة ومتنوعة، وبخاصة البيانات المتعلقة بالحوادث الحرجة من حيث السلامة. تُنتج البيانات الحالية في الغالب من خلال المحاكاة، والتي تعاني من فجوة كبيرة بين البيئة الافتراضية والواقع، أو تُجمع من اختبارات على الطرق الحقيقية، وهي مكلفة وغير آمنة. تقدّم هذه الورقة نموذج "TeraSim-World"، وهو خط أنابيب تلقائي يُولّد بيانات واقعية ومتنوعة جغرافيًا حول الحوادث الحرجة للقيادة الذاتية من الدرجة النهائية، في أي مكان حول العالم. يبدأ النموذج من أي موقع عشوائي، حيث يسترجع خرائط العالم الحقيقي وبيانات الطلب المروري من مصادر بيانات جغرافية فضائية. ثم يقوم بمحاكاة سلوك الوكلاء (الكائنات) باستخدام مجموعات بيانات القيادة الطبيعية، ويُنظّم مجموعة متنوعة من الظروف الصعبة لخلق حالات نادرة (حُدودية). وباستخدام لقطات شارع (Street Views) للمنطقة نفسها كمصدر توجيه، يُحقّق النموذج عرضًا حسّيًا واقعيًا بصريًا ومرتبطًا بالمكان، من خلال نموذج التوليد الفيديو المُتقدم "Cosmos-Drive". وبفضل ربط محاكاة سلوك الوكلاء مع محاكاة الاستشعار، يوفّر "TeraSim-World" إطارًا قابلاً للتوسع لتكوين بيانات حيوية، يُستخدم في تدريب وتقييم أنظمة القيادة الذاتية من الدرجة النهائية.