DriveWorld方法采用世界模型进行预训练，设计记忆状态空间模型进行四维时空建模，通过预测场景的占据栅格，降低自动驾驶面临的随机不确定性和知识不确定性。该论文已被CVPR 2024接收。
论文题目：DriveWorld: 4D Pre-trained Scene Understanding via World Models for Autonomous Driving
论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.04390
一、动机
自动驾驶的场景理解任务涉及到对场景的感知和预测未来变化等多个层面，这些层面不仅包括空间上的三维结构，还包含时间维度上的动态变化。这种复杂的场景理解要求模型能够捕捉和理解四维时空的内在关联，从而做出准确的决策。由于自然场景的随机性、环境的局部可观测性以及各种下游任务的多样性，学习四维时空表示是极具挑战性的。预训练在从大量数据中获取通用表示方面发挥着关键作用，能够构建一个具备通用知识的基础模型。然而，有关自动驾驶中四维时空的预训练研究仍然相对较少。
自动驾驶系统的设计和实现需要面对和处理各种不确定性，这些不确定性主要分为两类：Aleatoric不确定性和Epistemic不确定性。Aleatoric不确定性源自于世界的固有随机性，例如行人的突然移动或车辆的意外行为。Epistemic不确定性则源于对环境不完全的认知，例如由于遮挡或传感器限制导致的信息缺失。为了有效应对这些不确定性，自动驾驶系统必须能够利用过去的经验来预测未来可能的状态，并对不可见的区域进行推测。本工作通过四维时空预训练的世界模型来解决这一挑战，旨在提升自动驾驶系统在感知、预测和规划任务中的性能。
二、方法
对于由自动驾驶环视相机系统观察到的个视频帧的序列，以及它们对应的专家行为和三维占据栅格标签，其中三维占据栅格标签可以利用三维激光雷达点云和姿态数据获得。我们的目标是通过世界模型学习一个紧凑的BEV表示，该表示通过过去多视角图像和动作预测的当前和未来的三维占据栅格。
2.1时序概率模型
为了赋予模型四维时空建模的能力，我们首先引入两个潜在变量，其中表示历史信息变量，包含了到时间步的所有历史信息，表示随机状态变量，是模型预测未来状态的关键。通过历史信息和随机状态进行更新。为了预测未来状态，我们遵循循环状态空间模型（Recurrent State-Space Model，RSSM），构建后验状态分布和先验状态分布。目标是匹配先验分布（基于历史信息和随机状态的预期结果）与后验分布（从观察到的多视角图像和动作中导出的结果）。
考虑到BEV特征的维度很高，我们将其转换为一维向量，然后从中抽样高斯分布以生成后验状态分布：
其中被参数化为带有对角协方差的正态分布，初始分布设置为。是参数化后验状态分布的多层感知机。
在没有观察到图像的情况下，模型根据历史信息和预测的动作得出先验状态分布：
其中参数化先验状态分布。是用于预测动作 的策略网络，基于历史信息和随机状态。
2.1.1 动态信息传递
在自动驾驶的场景理解中，考虑物体的运动对于准确预测未来状态至关重要。为了捕捉这种动态信息，我们提出通过引入运动参数来建模物体的运动，从而在动态信息传播过程中实现运动感知。我们引入了运动感知层归一化（MLN）。运动属性包括速度和相对时间间隔。被展平并通过两个线性层转换为仿射向量和：。然后执行仿射变换以得到运动感知的潜在随机状态，表示为。随着车辆的运动，确定性历史状态可以建立动态记忆库。通过与动态记忆库进行交叉注意机制计算，可以得到确定性历史状态。确定性历史状态为。
2.1.2 空间信息传递
在自动驾驶的场景理解中，除了动态变化信息，空间结构信息同样重要。由于连续的场景帧通常只包含微小的变化，而场景的主要内容往往是由静态物体组成的，如道路、树木和交通标志，因此在处理这些信息时，直接将输入图像转换为一维向量可能会导致关键空间结构信息的丢失。我们从1到帧中随机选择一帧，并使用其BEV特征构建一个描述空间感知结构的潜在静态表示。我们将空间感知的静态表示与动态变化的运动表示结合起来，得到了周围场景的综合表示。
2.2 预训练辅助任务
对周围环境的全面理解对自动驾驶视至关重要的。我们提出将物理世界建模为三维占据栅格结构来描述车辆周围的环境。三维占据栅格解码器被设置为其中是将一维特征扩展到BEV维度的网络，是用于预测占据栅格的三维卷积网络。这种四维占据栅格预训练不仅能够捕捉到场景的静态结构，还能够理解场景随时间的动态变化，为自动驾驶系统提供了更加丰富和动态的环境理解。
2.3 任务提示机制
虽然通过世界模型设计的预训练任务可以学习四维时空表示，但不同的下游任务关注的信息是不同的。为了缓解这个问题，受少样本图像识别的语义提示和多任务学习中的视觉示例引导提示的启发，引入了“任务提示”机制，为不同的任务提供特定的提示，以引导它们提取任务相关的特征。由于不同任务之间存在语义关联，我们利用大语言模型（例如BERT，CLIP）构建这些任务提示。例如，针对三维占据栅格重建任务的任务提示，其关注更多的是当前场景，设置为“任务是预测当前场景的三维占据栅格”。我们将提示输入到中以获取提示编码。随后将其扩展到BEV的维度，表示为，将其与学到的时空特征集成在一起。
2.4 预训练目标函数
DriveWorld的预训练目标包括最小化后验状态分布与先验状态分布之间的差异（即Kullback-Leibler（KL）散度），以及最小化与过去和未来三维占据栅格（即交叉熵损失（CE））和动作（即L1损失）相关的损失。我们采用模型在个时间步内观察输入，然后预测未来的三维占据栅格和个步骤的动作。
三、实验
3.1 实验设置
我们在自动驾驶数据集上nuScenes和OpenScenes上进行预训练，并在nuScenes上进行微调。我们采用多帧激光雷达点云聚合的方式获得密集的三维占据栅格标签。
3.2 实验结果
这里展示部分结果，更多结果请参考论文。
四、总结
DriveWorld通过基于世界模型的四维时空预训练，提高自动驾驶系统对周围环境的理解和预测能力，降低自动驾驶面临的不确定性。DriveWorld提出了记忆状态空间模型进行时空建模，包含动态记忆存储模块用于学习时序感知表示，静态场景传播模块用于学习空间感知表示。为了进一步提升模型的适应性和灵活性，DriveWorld还引入了任务提示机制，允许模型根据当前的任务需求自适应地调整其表示，从而在不同的自动驾驶任务中实现最佳性能。
参考
[1]Chen Min, et al. Multi-Camera Unified Pre-Training Via 3D Scene Reconstruction[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2024.
[2]Chen Min, et al. Occupancy-MAE: Self-supervised Pre-training Large-scale LiDAR Point Clouds with Masked Occupancy Autoencoders[J]. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2023.
