論文の概要: End-to-End Predictive Planner for Autonomous Driving with Consistency Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08033v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 00:26:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:44:53.070424
• Title: End-to-End Predictive Planner for Autonomous Driving with Consistency Models
• Title（参考訳）: 一貫性モデルを用いた自律走行の終端予測プランナ
• Authors: Anjian Li, Sangjae Bae, David Isele, Ryne Beeson, Faizan M. Tariq,
• Abstract要約: 軌道予測と計画は、自動運転車が動的環境において安全かつ効率的に航行するための基本的な要素である。 伝統的に、これらのコンポーネントは、しばしば別々のモジュールとして扱われ、インタラクティブな計画を実行する能力を制限する。 単一の一貫性モデルで予測と計画を統合する,統一的でデータ駆動のフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.966385886363771
• License:
• Abstract: Trajectory prediction and planning are fundamental components for autonomous vehicles to navigate safely and efficiently in dynamic environments. Traditionally, these components have often been treated as separate modules, limiting the ability to perform interactive planning and leading to computational inefficiency in multi-agent scenarios. In this paper, we present a novel unified and data-driven framework that integrates prediction and planning with a single consistency model. Trained on real-world human driving datasets, our consistency model generates samples from high-dimensional, multimodal joint trajectory distributions of the ego and multiple surrounding agents, enabling end-to-end predictive planning. It effectively produces interactive behaviors, such as proactive nudging and yielding to ensure both safe and efficient interactions with other road users. To incorporate additional planning constraints on the ego vehicle, we propose an alternating direction method for multi-objective guidance in online guided sampling. Compared to diffusion models, our consistency model achieves better performance with fewer sampling steps, making it more suitable for real-time deployment. Experimental results on Waymo Open Motion Dataset (WOMD) demonstrate our method's superiority in trajectory quality, constraint satisfaction, and interactive behavior compared to various existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 軌道予測と計画は、自動運転車が動的環境において安全かつ効率的に航行するための基本的な要素である。 伝統的に、これらのコンポーネントは独立したモジュールとして扱われることが多く、インタラクティブな計画を実行する能力が制限され、マルチエージェントシナリオにおける計算の非効率性につながった。 本稿では,単一の一貫性モデルと予測と計画を統合する,統一的でデータ駆動型フレームワークを提案する。 実世界の人間の運転データセットに基づいて,エゴと周辺エージェントの高次元多モーダル関節軌道分布からサンプルを生成し,エンドツーエンドの予測計画を可能にする。 能動的ヌードや利得などのインタラクティブな振る舞いを効果的に生成し、他の道路利用者との安全かつ効率的な対話を確実にする。 本研究では,エゴ車両における計画制約を付加するため,オンラインガイドサンプリングにおける多目的誘導のための交互方向法を提案する。 拡散モデルと比較して、我々の一貫性モデルはより少ないサンプリングステップでより良いパフォーマンスを実現し、リアルタイムデプロイメントにより適しています。 Waymo Open Motion Dataset (WOMD) 実験の結果, 従来の手法と比較して, トラジェクティブ品質, 制約満足度, インタラクティブな動作が優れていることが示された。

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