연구진은 주행 세계 모델인 EponaV2를 제안하며, 기존 방식의 한계를 극복하고 주행 계획의 정확도를 높였습니다. EponaV2는 인간 운전자가 미래의 3D 환경을 예측하는 방식에서 영감을 받아, 미래의 환경 정보(geometry, semantics)를 예측하는 방식으로 작동합니다. NAVSIIM 벤치마크에서 SOTA 성능(+1.3PDMS, +5.5EPDMS)을 기록하며, EponaV2의 효과성을 입증했습니다.