في عالم القيادة الذاتية، تُعد المحاكاة حجر الزاوية لعملية التحقق من سلامة الأنظمة، ولكن تواجه هذه العملية تحديات عدة نتيجة لقلة تنوع السيناريوهات بسبب التكلفة المرتفعة لإنشاء الخرائط عالية الدقة (High Definition - HD). يتطلب توسيع نطاق هذه الخرائط جمع بيانات مكلفة ومعالجة يدوية، مما يُعقد من العملية.

في هذه الورقة البحثية، نقدم نظام 'ControlMap'، وهو خط أنابيب مدفوع بالبيانات لإنتاج خرائط HD قابلة للتحكم باستخدام تقنيات مثل الانتشار الكامن (Latent Diffusion) وControlNet لتوجيه الفضاء. نحن فخورون بأن نكون الرواد في استخدام إشارات التوجيه المكاني داخل نموذج الانتشار لخلق خرائط HD. يدعم نموذجنا أيضًا ضبط قوة التحكم القابلة للتعديل من خلال إرشادات بدون مصنف، بالإضافة إلى نقل نمط المدينة على مستوى المدينة عبر تصنيف العلامات.

ولتعزيز التقنيات الحالية، نقدم مقياسين جديدين لتقييم التوافق مع إشارة التحكم والتشابه مع الخرائط الحقيقية. أظهرت التجارب أن نموذجنا قادر على توليد خرائط HD واقعية تتبع بنجاح أنماط الطرق المدخلة مع الحفاظ على تفاصيل المدينة الخاصة بدقة.