DriveSceneGen：从零生成多样且真实的驾驶场景
机器人学
2025-10-07 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
大量真实且多样的交通场景对自动驾驶系统的开发与验证至关重要。然而，由于数据采集过程中的诸多困难以及对密集标注的依赖，真实世界数据集缺乏足够的数量与多样性以支撑日益增长的数据需求。本工作提出 DriveSceneGen，一种数据驱动的驾驶场景生成方法，它从真实世界驾驶数据集中学习并从零生成完整的动态驾驶场景。DriveSceneGen 能够生成与真实世界数据分布一致、具有高保真度与多样性的新颖驾驶场景。在 5k 生成场景上的实验结果凸显了相较于真实世界数据集的生成质量、多样性与可扩展性。据我们所知，DriveSceneGen 是首个从零生成涉及静态地图元素与动态交通参与者的新颖驾驶场景的方法。
引用
@article{arxiv.2309.14685,
title = {DriveSceneGen: Generating Diverse and Realistic Driving Scenarios from Scratch},
author = {Shuo Sun and Zekai Gu and Tianchen Sun and Jiawei Sun and Chengran Yuan and Yuhang Han and Dongen Li and Marcelo H. Ang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14685},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 5 figures, 2 tables