연구진은 다양한 환경에서 작동하는 자율 주행 시스템을 위한 새로운 학습 패러다임인 HEAT(Heterogeneous End-to-End Autonomous Driving)를 제안했어요.
HEAT는 경로 기반 학습을 통해 이종 환경 간의 학습 신호 충돌 문제를 해결하고, 세계 모델을 활용해 기능 일관성을 높여 도메인 편향을 완화해요.
nuScenes, NAVSIM, Waymo 데이터셋에서 기존 방법 대비 성능이 향상되었으며, 코드는 공개될 예정이에요.