論文の概要: FASIONAD++ : Integrating High-Level Instruction and Information Bottleneck in FAt-Slow fusION Systems for Enhanced Safety in Autonomous Driving with Adaptive Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08162v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 08:27:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.639827
• Title: FASIONAD++ : Integrating High-Level Instruction and Information Bottleneck in FAt-Slow fusION Systems for Enhanced Safety in Autonomous Driving with Adaptive Feedback
• Title（参考訳）: FASIONAD++ : 適応フィードバックによる自律運転の安全性向上を目的としたFAt-Slowファシオンシステムにおける高レベルインストラクションとインフォメーション・ブートネックの統合
• Abstract要約: FASIONADは、VLMベースの推論モジュールで高速なエンドツーエンドプランナーをシナジする、新しいデュアルシステムフレームワークである。 オープンループ実験では、FASIONADは平均$L2$軌道誤差を6.7%削減し、28.1%$衝突率を下げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.55944950850973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensuring safe, comfortable, and efficient planning is crucial for autonomous driving systems. While end-to-end models trained on large datasets perform well in standard driving scenarios, they struggle with complex low-frequency events. Recent Large Language Models (LLMs) and Vision Language Models (VLMs) advancements offer enhanced reasoning but suffer from computational inefficiency. Inspired by the dual-process cognitive model "Thinking, Fast and Slow", we propose $\textbf{FASIONAD}$ -- a novel dual-system framework that synergizes a fast end-to-end planner with a VLM-based reasoning module. The fast system leverages end-to-end learning to achieve real-time trajectory generation in common scenarios, while the slow system activates through uncertainty estimation to perform contextual analysis and complex scenario resolution. Our architecture introduces three key innovations: (1) A dynamic switching mechanism enabling slow system intervention based on real-time uncertainty assessment; (2) An information bottleneck with high-level plan feedback that optimizes the slow system's guidance capability; (3) A bidirectional knowledge exchange where visual prompts enhance the slow system's reasoning while its feedback refines the fast planner's decision-making. To strengthen VLM reasoning, we develop a question-answering mechanism coupled with reward-instruct training strategy. In open-loop experiments, FASIONAD achieves a $6.7\%$ reduction in average $L2$ trajectory error and $28.1\%$ lower collision rate.
• Abstract（参考訳）: 安全で快適で効率的な計画を保証することは、自動運転システムにとって不可欠である。 大規模なデータセットでトレーニングされたエンドツーエンドモデルは、標準的な運転シナリオではうまく機能するが、複雑な低周波イベントには苦労する。 近年のLarge Language Models (LLMs) とVision Language Models (VLMs) の進歩は推論の強化を提供するが、計算の非効率さに悩まされている。 デュアルプロセス認知モデル "Thinking, Fast and Slow" にインスパイアされた私たちは,VLMベースの推論モジュールで高速なエンドツーエンドプランナを共用する,新たなデュアルシステムフレームワークである $\textbf{FASIONAD}$ を提案する。 高速システムは、エンド・ツー・エンドの学習を利用して、一般的なシナリオでリアルタイムな軌道生成を実現し、低速なシステムは不確実性推定を通じて起動し、文脈分析と複雑なシナリオ解決を行う。 本アーキテクチャでは,(1)リアルタイム不確実性評価に基づくシステム介入を遅くする動的切替機構,(2)低速なシステム誘導能力を最適化する高レベルな計画フィードバックによる情報ボトルネック,(3) 視覚的刺激が低速なシステムの推論を促進し,フィードバックが高速なプランナーの意思決定を洗練させる双方向の知識交換,という3つの重要なイノベーションを紹介している。 VLM推論を強化するために,報奨指導戦略と組み合わせた質問応答機構を開発した。 オープンループ実験では、FASIONAD は平均$L2$軌道誤差を 6.7\% 削減し、28.1\%$衝突速度を下げる。

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