La simulación de conducción autónoma enfrenta un reto fundamental: la mayoría de los entornos virtuales se construyen a partir de datos limitados a unas pocas ciudades o escenarios sintéticos creados manualmente. Los vídeos de dashcams, por el contrario, ofrecen una cobertura mucho más amplia de ubicaciones y situaciones del mundo real, incluyendo eventos raros o de cola larga, como las zonas de obras. Sin embargo, hasta ahora se consideraban difíciles de aprovechar porque recuperar escenas 4D precisas a partir de vídeos monoculares capturados en la naturaleza es complejo. En este contexto surge Dash2Sim, un framework que transforma vídeos monoculares de dashcams en registros de conducción 4D métricos y georreferenciados, compatibles con simuladores existentes, y los verifica frente a mapas independientes sin necesidad de anotaciones manuales. Aplicado a un gran corpus de vídeos, genera el conjunto de datos ROADWork4D con 4.244 escenas y 2,7 millones de objetos 3D en 17 ciudades. Al evaluar planificadores en bucle cerrado sobre un subconjunto verificado, se observa que los escenarios de obras son especialmente desafiantes: los planificadores basados en reglas e híbridos generalizan mejor que los basados en aprendizaje, pero todos fallan en los cambios de carril que requieren los canales temporales de obra. Más allá de la planificación, la profundidad densa recuperada por Dash2Sim mejora hasta un 19% la calidad de síntesis de nuevas vistas, lo que sugiere su potencial para enriquecer la simulación de sensores en bucle cerrado a partir de vídeos monoculares.

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