Driver-WM：驾驶员状态世界模型用于车内动态预测

Driver-WM：驾驶员状态世界模型

论文信息

• 标题： Driver-WM: A Driver-Centric Traffic-Conditioned Latent World Model
• 发表： arXiv 2025
• 链接： https://arxiv.org/html/2605.05092

核心创新

Driver-WM 使用 VLM 作为感知编码器，学习驾驶员状态的潜在动力学，预测未来状态。

import torch
import torch.nn as nn

class DriverWM(nn.Module):
    """Driver-WM: 驾驶员状态世界模型"""
    
    def __init__(self, 
                 vlm_encoder,  # 预训练 VLM
                 latent_dim: int = 256,
                 num_future_steps: int = 10):
        super().__init__()
        
        # VLM 冻结编码器
        self.encoder = vlm_encoder
        for param in self.encoder.parameters():
            param.requires_grad = False
        
        # 潜在动力学模型
        self.dynamics = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_dim + 64, 512),  # +64: 交通条件编码
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, latent_dim)
        )
        
        # 状态预测头
        self.predictor = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 5)  # 疲劳/分心/愤怒/正常/紧急
        )
    
    def forward(self, images, traffic_condition):
        """
        前向传播
        
        Args:
            images: 图像序列 (B, T, C, H, W)
            traffic_condition: 交通条件编码 (B, 64)
        
        Returns:
            predictions: 未来状态预测 (B, num_future_steps, 5)
        """
        B, T = images.shape[:2]
        
        # 编码当前状态
        current_latent = self.encoder(images[:, -1])  # 最后一帧
        
        predictions = []
        latent = current_latent
        
        # 展开未来预测
        for step in range(self.num_future_steps):
            # 动力学更新
            latent = self.dynamics(
                torch.cat([latent, traffic_condition], dim=-1)
            )
            
            # 状态预测
            state = self.predictor(latent)
            predictions.append(state)
        
        return torch.stack(predictions, dim=1)

IMS 应用

Driver-WM 可用于预测驾驶员状态变化，提前预警疲劳或分心。

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参考链接：

• 论文原文：https://arxiv.org/html/2605.05092