Peneliti mengusulkan CARLA-GS, sebuah pipa modular yang mensintesis kasus sudut fotorealistis untuk pengemudi otonom dengan memisahkan representasi visual, penalaran semantik, dan eksekusi berbasis fisika. Sistem ini merekonstruksi adegan Gauss yang dapat diedit dari data berkendara nyata, menggunakan LLM multi-agen untuk mengidentifikasi interaksi berisiko dan menghasilkan titik jalan pada tingkat niat, serta mendelegasikan kontrol gerakan tingkat rendah ke CARLA dengan pengendali PID.
- Merekonstruksi adegan Gauss yang dapat diedit dengan batasan konsisten geometri dari data berkendara nyata.
- Memakai LLM multi-agen untuk penalaran tingkat adegan guna mendeteksi risiko dan menghasilkan lintasan titik jalan.
- Menggunakan CARLA dan pengendali PID untuk memastikan kelayakan kinematik dan dinamik gerakan kendaraan.
- Memproyeksikan ulang keadaan kendaraan simulasi ke dalam adegan Gauss untuk rendering egosentrik.
Eksperimen pada Dataset Terbuka Waymo menunjukkan bahwa kerangka kerja ini memungkinkan generasi terkontrol dari video fotorealistis yang konsisten secara spasial-temporal dan selaras dengan niat semantik serta batasan fisik.