論文の概要: TransDiffuser: End-to-end Trajectory Generation with Decorrelated Multi-modal Representation for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09315v1
• Date: Wed, 14 May 2025 12:10:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.44206
• Title: TransDiffuser: End-to-end Trajectory Generation with Decorrelated Multi-modal Representation for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: TransDiffuser: 自律運転のためのDecorrelated Multi-modal Representationを用いた終端軌道生成
• Authors: Xuefeng Jiang, Yuan Ma, Pengxiang Li, Leimeng Xu, Xin Wen, Kun Zhan, Zhongpu Xia, Peng Jia, XianPeng Lang, Sheng Sun,
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドの自律運転のためのエンコーダ・デコーダに基づく生成軌道計画モデルであるTransDiffuserを提案する。 TransDiffuserはNAVSIMベンチマークで94.85のPDMSを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.338107803841257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, diffusion model has shown its potential across diverse domains from vision generation to language modeling. Transferring its capabilities to modern autonomous driving systems has also emerged as a promising direction.In this work, we propose TransDiffuser, an encoder-decoder based generative trajectory planning model for end-to-end autonomous driving. The encoded scene information serves as the multi-modal conditional input of the denoising decoder. To tackle the mode collapse dilemma in generating high-quality diverse trajectories, we introduce a simple yet effective multi-modal representation decorrelation optimization mechanism during the training process.TransDiffuser achieves PDMS of 94.85 on the NAVSIM benchmark, surpassing previous state-of-the-art methods without any anchor-based prior trajectories.
• Abstract（参考訳）: 近年、拡散モデルは視覚生成から言語モデリングに至るまで、様々な領域にまたがる可能性を示している。 本研究では,エンコーダデコーダをベースとした自動走行のための生成軌道計画モデルであるTransDiffuserを提案する。 符号化されたシーン情報は、復調復調器のマルチモーダル条件入力として機能する。 そこでTransDiffuser は NAVSIM ベンチマークで 94.85 の PDMS を達成し, アンカーベースの先行軌道を使わずに, 従来の最先端手法を超越した, 簡易かつ効果的なマルチモーダル表現デコリレーション最適化機構を提案する。

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