RISE：自适应想象预算的世界动作模型规划框架

世界动作模型（WAMs）通过将未来世界演化融入动作生成来改进规划，但现有方法为每个场景分配固定的想象预算。我们提出RISE（通过选择性展开精炼想象），这是一种系统级自适应想象框架，根据继续展开的预期规划收益做出顺序的展开/停止决策。在每一步中，潜在评估器估计当前前缀所揭示的风险以及如果想象继续，规划可能改进的程度，而展开门控则权衡这一预期收益与额外计算成本。由于事实驾驶日志仅暴露一个已实现的未来，我们进一步构建了CounterDrive，这是一个具有多样结果和风险水平的反事实数据集，以丰富未来动态并提供局部风险监督。每个保留样本都经过专家验证和轨迹有效性、事件起始及因果类别的标注，为安全关键的世界建模研究提供了可复用资源。在NAVSIM和nuScenes上的实验表明，RISE在减少不必要展开的同时实现了最佳的整体规划性能，额外的迁移结果支持其跨WAM架构的即插即用通用性。