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DreamStream：面向端到端驾驶的策略导向生成式仿真
DreamStream: Towards Policy-Oriented Generative Simulation for End-to-End Driving
摘要显示，现有仿真平台存在仿真到真实的视觉差距，会破坏策略感知，难以评估端到端驾驶策略的闭环决策。作者提出 DreamStream，一种基于仿真器接地的自回归视频模型构建的生成式闭环仿真器，通过交通布局引导从大型预训练视频模型蒸馏，在改变视觉外观的同时保留场景布局与动态物体时序一致性等策略相关特征。作者还指出 FID 等感知指标会误判特征保留程度，并提出多表示指标 FDπ。摘要称，在 FDπ 下 DreamStream 相比最强先前闭环仿真器在 nuScenes 提升 1.6 倍、NAVSIM 提升 4.7 倍，且对策略感知可观测性扰动最小；基于此构建的 Navhard-CL 基准将 NAVSIM 转为带对抗驾驶行为与天气变化的交互测试环境。
意义：为端到端自动驾驶提供更贴近策略感知的闭环仿真与评测指标，有望降低真实路测成本并暴露策略失效场景。