老兵不死！百度开源BEVWorld：BEV潜在空间构建多模态世界模型，全面理解自动驾驶~

世界模型建模了有关环境的知识，其可以通过给定的条件对未来进行合理的想象。未来想象要求世界模型具有物理规律的理解能力以及零样本的探索能力，使得其在自动驾驶领域有着广泛的应用前粗昌景，比如：在最新研究《BEVWorld: A Multimodal World Model for Autonomous Driving via Unified BEV Latent Space》中，作者提出了一种创新方法，通过统一的鸟瞰图（Birds Eye View, BEV）潜在空间整合多模态传感器输入，进而构建世界模型。BEV的空间表达可以便捷地对齐多模态数据，提升多模态数据的生成一致性。同时，BEV表征可以自然地与端到端自动驾驶模型相结合，作为其辅助任务或预训练模型使用。该方法主要由两部分组成：多模态tokenizer和潜在BEV序列扩散模型。多模态tokenizer将原始多模态传感器数据压缩成一个统一的BEV潜在空间。潜在BEV序列扩散模型旨在预测未来帧的图像和点云，避免自回归方法的累积误差问题。实验在nuScenes和Carla两个数据集上进行，评估了不同设计决策对多模态tokenizer的影响，并在3D检测和运动预测任务上验证了BEVWorld的有效性。潜在BEV序列扩散模型的训练细节也得到了介绍，并与现有方法进行了比较。此外，BEVWorld还支持根据Action指令进行相应的生成控制。实验结果表明，BEVWorld在自动驾驶任务中表现出色，并在多模态未来预测中取得满意结果。然而，该工作仍存在一些局限性，如扩散模型推断过程缓慢且计算成本高，动态对象生成图像模糊等。未来研究可探索一步扩散方法提高效率，并引入专门针对动态对象的模块提升生毕空成质量。总体而言，BEVWorld为自动驾驶领域中的世界模型构建提供了新视角和方法，有望促进自动驾驶技术的进一步发展。欢迎关注我们的仓库，里面包含了BEV/多模态融合/Occupancy/毫米波雷达视觉感知/车道线检测/3D感知/多模态融合/在线地图/多传感器标定/Nerf/大模型/规划控制/轨迹预测等众多技术综述与论文。以下是相关推荐：自动驾驶入门学习路线（纯视觉+多传感器融合）自动驾驶的求职面试知识点与候手凳瞎选人要求端到端任务在工业界的实践与主流方案BEV感知入门与学习路线完全基于视觉的端到端自动驾驶的可能性与挑战无图NOA的自动驾驶方法概览路径规划与控制（PNC）的主流算法与代码实现Occupancy数据生成与优化模型的方法自动驾驶仿真测试的Carla与Autoware方案部署BEV模型到车上的全流程与技术实现