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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08033v2
• Date: Fri, 02 May 2025 19:45:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 14:44:43.927087
• Title: 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下で安全かつ効率的に走行するために不可欠である。 近年の拡散型生成モデルはマルチエージェント軌道生成において有望であるが,その遅いサンプリングは高周波計画タスクには適さない。 我々は,エゴ車両の航法目標に基づいて,エゴと周辺エージェントの共同分布からサンプルを採取する予測プランナを構築するために,一貫性モデルを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.966385886363771
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory prediction and planning are essential for autonomous vehicles to navigate safely and efficiently in dynamic environments. Traditional approaches often treat them separately, limiting the ability for interactive planning. While recent diffusion-based generative models have shown promise in multi-agent trajectory generation, their slow sampling is less suitable for high-frequency planning tasks. In this paper, we leverage the consistency model to build a predictive planner that samples from a joint distribution of ego and surrounding agents, conditioned on the ego vehicle's navigational goal. Trained on real-world human driving datasets, our consistency model generates higher-quality trajectories with fewer sampling steps than standard diffusion models, making it more suitable for real-time deployment. To enforce multiple planning constraints simultaneously on the ego trajectory, a novel online guided sampling approach inspired by the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) is introduced. Evaluated on the Waymo Open Motion Dataset (WOMD), our method enables proactive behavior such as nudging and yielding, and also demonstrates smoother, safer, and more efficient trajectories and satisfaction of multiple constraints under a limited computational budget.
• Abstract（参考訳）: 軌道予測と計画は、自動運転車が動的環境下で安全かつ効率的に走行するために不可欠である。 従来のアプローチはそれらを別々に扱うことが多く、インタラクティブな計画の能力を制限する。 最近の拡散型生成モデルはマルチエージェント軌道生成において有望であるが、その遅いサンプリングは高周波計画タスクには適さない。 本稿では,エゴ車両の航法目標に基づいて,エゴと周辺エージェントの共同分布からサンプルを抽出する予測プランナを構築するために,一貫性モデルを活用する。 実世界の人間の運転データセットに基づいて、我々の一貫性モデルは、標準的な拡散モデルよりもサンプリングステップが少なく、高品質な軌道を生成する。 エゴ軌道上で複数の計画制約を同時に実施するために, マルチプライヤの交互方向法(ADMM)にインスパイアされた新しいオンラインサンプリング手法が導入された。 Waymo Open Motion Dataset (WOMD) で評価し, ヌードや収差などの積極的動作を可能とし, よりスムーズで, より安全で, より効率的な軌道と, 限られた計算予算下での複数制約の満足度を示す。

関連論文リスト

• Characterized Diffusion Networks for Enhanced Autonomous Driving Trajectory Prediction [0.6202955567445396]
  本稿では,自律走行のための新しい軌道予測モデルを提案する。 本モデルは,不確実性推定と複雑なエージェント相互作用を組み込むことにより,軌道予測の精度と信頼性を向上させる。 提案モデルでは,実環境における自律走行システムへの応用の可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T15:03:44Z)
• DiFSD: Ego-Centric Fully Sparse Paradigm with Uncertainty Denoising and Iterative Refinement for Efficient End-to-End Self-Driving [55.53171248839489]
  我々は、エンドツーエンドの自動運転のためのエゴ中心の完全スパースパラダイムであるDiFSDを提案する。 特に、DiFSDは主にスパース知覚、階層的相互作用、反復的な運動プランナーから構成される。 nuScenesとBench2Driveデータセットで実施された実験は、DiFSDの優れた計画性能と優れた効率を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T15:55:24Z)
• Diffusion-Based Environment-Aware Trajectory Prediction [3.1406146587437904]
  自動運転車の安全かつ効率的な運転には、交通参加者の将来の軌跡を予測する能力が不可欠である。 本稿では,多エージェント軌道予測のための拡散モデルを提案する。 このモデルは、交通参加者と環境の間の複雑な相互作用を捉え、データのマルチモーダルな性質を正確に学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T10:35:15Z)
• Trajeglish: Traffic Modeling as Next-Token Prediction [67.28197954427638]
  自動運転開発における長年の課題は、記録された運転ログからシードされた動的運転シナリオをシミュレートすることだ。 車両、歩行者、サイクリストが運転シナリオでどのように相互作用するかをモデル化するために、離散シーケンスモデリングのツールを適用します。 我々のモデルはSim Agents Benchmarkを上回り、リアリズムメタメトリックの先行作業の3.3%、インタラクションメトリックの9.9%を上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T18:53:27Z)
• PPAD: Iterative Interactions of Prediction and Planning for End-to-end Autonomous Driving [57.89801036693292]
  PPAD(Iterative Interaction of Prediction and Planning Autonomous Driving)は、予測と計画のより良い統合を目的とした、タイムステップワイドなインタラクションである。 我々は,階層的動的キーオブジェクトに着目したego-to-agent,ego-to-map,ego-to-BEVインタラクション機構を設計し,インタラクションをモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T11:53:24Z)
• DICE: Diverse Diffusion Model with Scoring for Trajectory Prediction [7.346307332191997]
  本稿では,拡散モデルを用いて将来の軌跡を計算的に効率的に予測するフレームワークを提案する。 提案手法は, 試料軌道数を最大化し, 精度を向上させるための効率的なサンプリング機構である。 本研究では,一般歩行者(UCY/ETH)と自律走行(nuScenes)のベンチマークデータを用いて,経験的評価を行うことによるアプローチの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T05:04:23Z)
• JFP: Joint Future Prediction with Interactive Multi-Agent Modeling for Autonomous Driving [12.460224193998362]
  構造化されたグラフィカルモデルの定式化において,エージェント同士の相互作用を直接学習するエンド・ツー・エンドのトレーニング可能なモデルを提案する。 提案手法は,単エージェントトラジェクタのトラジェクタとトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタのトラジェクタの性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T20:59:21Z)
• Spatio-Temporal Graph Dual-Attention Network for Multi-Agent Prediction and Tracking [23.608125748229174]
  異種エージェントを含む多エージェント軌道予測のための汎用生成ニューラルシステムを提案する。 提案システムは, 軌道予測のための3つのベンチマークデータセット上で評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T02:25:35Z)
• Instance-Aware Predictive Navigation in Multi-Agent Environments [93.15055834395304]
  エージェント間の相互作用と将来のシーン構造を予測するIPC(Instance-Aware Predictive Control)アプローチを提案する。 我々は,ego中心の視点でエージェント間のインタラクションを推定するために,新しいマルチインスタンスイベント予測モジュールを採用する。 シーンレベルとインスタンスレベルの両方の予測状態をより有効活用するために、一連のアクションサンプリング戦略を設計します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T22:21:25Z)
• Risk-Sensitive Sequential Action Control with Multi-Modal Human Trajectory Forecasting for Safe Crowd-Robot Interaction [55.569050872780224]
  本稿では,リスクに敏感な最適制御に基づく安全な群集ロボットインタラクションのためのオンラインフレームワークを提案し,そのリスクをエントロピーリスク尺度でモデル化する。 私たちのモジュラーアプローチは、クラウドとロボットの相互作用を学習ベースの予測とモデルベースの制御に分離します。 シミュレーション研究と実世界の実験により、このフレームワークは、現場にいる50人以上の人間との衝突を避けながら、安全で効率的なナビゲーションを実現することができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-12T02:02:52Z)
• SMART: Simultaneous Multi-Agent Recurrent Trajectory Prediction [72.37440317774556]
  本稿では,将来の軌道予測における2つの重要な課題に対処する手法を提案する。 エージェントの数に関係なく、トレーニングデータと予測と一定時間の推測の両方において、マルチモーダリティ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-26T08:17:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。