SynthDrive：面向高保真资产生成与驾驶数据合成的可扩展 Real2Sim2Real 传感器仿真管线
计算机视觉与模式识别
2025-09-09 v1
摘要
在自动驾驶领域，传感器仿真对于生成难以在真实环境中捕获的稀有且多样化的场景至关重要。当前解决方案分为两类：1) 基于计算机图形学的方法，如 CARLA，缺乏多样性，难以扩展到为稳健感知训练所需的广泛稀有案例集合；2) 基于学习的方法，如 NeuSim，仅限于特定对象类别（车辆），且需要大量多传感器数据，限制了其针对通用对象的适用性。为此，我们提出了一个可扩展的 real2sim2real 系统，利用 3D 生成自动化资产采集、生成和稀有情况数据合成。
引用
@article{arxiv.2509.06798,
title = {SynthDrive: Scalable Real2Sim2Real Sensor Simulation Pipeline for High-Fidelity Asset Generation and Driving Data Synthesis},
author = {Zhengqing Chen and Ruohong Mei and Xiaoyang Guo and Qingjie Wang and Yubin Hu and Wei Yin and Weiqiang Ren and Qian Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.06798},
year = {2025}
}
备注
8 pages