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上級arXiv

OccWAM: Occupancy World-Action Models with Joint Scene-to-Ego Flow Matching

Qihang Huang, Wenhui Huang, Collister Chua, Shiyu Fang, Zhan Chen, Songyan Zhang, Zhidong Wang, Daiying Tian, Chen Lv
日本語版は未提供のため、英語原文で表示しています。
要旨より

Occupancy world models provide a structured, metric representation of future driving scenes, making them a promising basis for end-to-end autonomous driving. However, existing occupancy-aware planners typically couple occupancy prediction and action generation through either hierarchical coupling or parallel multi-task learning.

要旨より。当社による要約は作成中です。

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