自动驾驶

Ego-Dynamics-Augmented World Model for Autonomous Driving with Zero-Shot Cross-Chassis Adaptation

用于零样本跨底盘自适应自动驾驶的自我动力学增强世界模型

Zhidong Wang, Jingsong Liang, Zirui Li, Zhan Chen, Han Yu, Chen Lv

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与宇航工程学院） ； Collaborative Initiative, Interdisciplinary Graduate Programme, Nanyang Technological University（南洋理工大学跨学科研究生项目合作计划） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；BEV(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对自动驾驶中基于世界模型的强化学习问题，提出DynaDreamer方法，通过增强自我动力学先验改进世界模型，减少自我运动建模负担，实现零样本跨底盘自适应，实验证明该方法显著提升驾驶任务成功率。

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