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用可扩展的生成模型解决运动规划任务
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用离散序列建模方法模拟基于驾驶日志的动态驾驶场景，通过数据驱动分词方案将轨迹离散化，并使用编码器-解码器模型建模车辆、行人和骑车人的互动。实验结果显示该模型在真实性和互动度方面超越了先前的工作，同时也能快速适用于改进nuScenes的性能。模型的可扩展性评估和密度估计结果证明了交互对交通建模任务的重要性。
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关键要点
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本研究使用离散序列建模方法模拟基于驾驶日志的动态驾驶场景。
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采用数据驱动分词方案将轨迹离散化到厘米级分辨率。
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使用编码器-解码器模型建模车辆、行人和骑车人的互动。
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实验结果显示模型在真实性和互动度方面超越了先前的工作。
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模型在Waymo Sim Agents Benchmark上提高了3.3%的真实性和9.9%的互动度。
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模型的表示可以快速适用于改进nuScenes的性能。
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对模型的可扩展性进行了评估，分析了参数数量和数据集规模。
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模型的密度估计量化了交互对交通建模任务的重要性。
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