論文の概要: Plan-R1: Safe and Feasible Trajectory Planning as Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17659v2
• Date: Tue, 27 May 2025 14:51:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:19.863783
• Title: Plan-R1: Safe and Feasible Trajectory Planning as Language Modeling
• Title（参考訳）: Plan-R1: 言語モデリングとしての安全な軌道計画
• Authors: Xiaolong Tang, Meina Kan, Shiguang Shan, Xilin Chen,
• Abstract要約: Plan-R1は、軌道計画を逐次予測タスクとして定式化する、新しい2段階の軌道計画フレームワークである。 第1段階では,専門家データに基づく次の動きトークン予測により,自己回帰軌道予測器を訓練する。 第2段階では、規則に基づく報酬(衝突回避、速度制限など)を設計し、グループ相対政策最適化を用いてモデルを微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.83583076519311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safe and feasible trajectory planning is essential for real-world autonomous driving systems. However, existing learning-based planning methods often rely on expert demonstrations, which not only lack explicit safety awareness but also risk inheriting unsafe behaviors such as speeding from suboptimal human driving data. Inspired by the success of large language models, we propose Plan-R1, a novel two-stage trajectory planning framework that formulates trajectory planning as a sequential prediction task, guided by explicit planning principles such as safety, comfort, and traffic rule compliance. In the first stage, we train an autoregressive trajectory predictor via next motion token prediction on expert data. In the second stage, we design rule-based rewards (e.g., collision avoidance, speed limits) and fine-tune the model using Group Relative Policy Optimization (GRPO), a reinforcement learning strategy, to align its predictions with these planning principles. Experiments on the nuPlan benchmark demonstrate that our Plan-R1 significantly improves planning safety and feasibility, achieving state-of-the-art performance. Our code will be made public soon.
• Abstract（参考訳）: 現実の自動運転システムには安全で実現可能な軌道計画が不可欠である。 しかし、既存の学習ベースの計画手法は、しばしば専門家によるデモンストレーションに頼っている。 大規模言語モデルの成功にインスパイアされたPlan-R1は,安全,快適,交通規則順守といった明確な計画原則によって導かれる逐次予測タスクとして軌道計画を定式化する,新しい2段階の軌道計画フレームワークである。 第1段階では,専門家データに基づく次の動きトークン予測により,自己回帰軌道予測器を訓練する。 第2段階では、ルールに基づく報酬(衝突回避、速度制限など)を設計し、強化学習戦略であるグループ相対政策最適化(GRPO)を用いてモデルを微調整し、予測をこれらの計画原則と整合させる。 nuPlanベンチマークの実験では、Plan-R1は計画の安全性と実現可能性を大幅に改善し、最先端のパフォーマンスを実現しています。 私たちのコードはまもなく公開されます。

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