연구진이 주행 세계 모델링과 계획에 적합한 이산 토큰을 학습하는 새로운 토크나이저를 개발했어요. 이 토크나이저는 DINO 특징 공간과 정렬되고 RGB 재구성을 통해 외관을 유지하며, 깊이와 상대적인 자세를 활용하여 기하학적 정보를 주입해요.
NAVsim 실험 결과, 재구성 정확도와 표현 일관성이 향상되었고, 계획 성능도 경쟁력을 보였으며, 생성 품질도 개선된 것으로 나타났어요.
새로운 토크나이저는 기존 이미지 생성 토크나이저의 한계를 극복하고, 주행 결정을 위한 유용한 토큰을 제공하는 데 목표를 두고 있어요.