OmniSCS：通过完全可编辑的驾驶世界实现自动驾驶的全方位安全关键场景合成
OmniSCS提出了一种创新系统，用于生成高物理保真度的逼真安全关键场景（SCS），并支持闭环仿真测试。该系统包括完全可编辑驾驶世界构建模块和SCS合成模块，能够在场景编辑时保持数据保真度。在nuScenes、Waymo和KITTI数据集上的实验表明，OmniSCS在编辑场景保真度上优于现有方法，并支持实时（13Hz）闭环测试，为自动驾驶算法的开发和测试提供了更安全、高效且经济的解决方案。
近日，研究团队提出了一种名为OmniSCS的创新系统，旨在通过完全可编辑的驾驶世界合成安全关键场景（SCS），以提升自动驾驶系统的鲁棒性。安全关键场景的合成与闭环仿真测试是开发鲁棒自动驾驶系统的关键环节，其中涉及对现有场景中代理状态（包括外观和轨迹）的编辑。然而，现有方法在场景编辑后难以保持数据保真度，并且无法高效生成高质量的SCS。
OmniSCS系统由两个关键模块组成：完全可编辑驾驶世界构建模块和SCS合成模块。完全可编辑驾驶世界构建模块采用双策略代理重建和深度精炼背景重建方法，在场景编辑过程中保持代理外观和背景的高保真度。这确保了修改后的场景能够保留原始数据的真实性，从而克服了传统方法中数据保真度下降的问题。SCS合成模块则支持对象插入和代理轨迹编辑，能够生成多样化的安全关键场景，同时确保数据保真度不受影响。这对于测试自动驾驶算法在极端情况下的表现至关重要。
研究团队在nuScenes、Waymo和KITTI三个主流数据集上进行了实验。结果显示，OmniSCS在编辑场景的保真度方面显著优于当前最先进的方法。此外，该系统还验证了其能够增强自动驾驶算法的性能，并支持高达13Hz的实时闭环仿真测试。这意味着该技术能够为自动驾驶系统提供更安全、更高效且成本更低的测试解决方案。
总体而言，OmniSCS为自动驾驶中的安全关键场景优化与测试提供了一种创新的方法。该技术的应用有望加速自动驾驶系统的开发和部署，提高其在真实世界中的安全性。未来，研究团队计划进一步扩展OmniSCS的功能，以支持更复杂的场景编辑和更广泛的测试需求。