論文の概要: Echo Planning for Autonomous Driving: From Current Observations to Future Trajectories and Back

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18945v1
• Date: Sun, 25 May 2025 02:44:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.769513
• Title: Echo Planning for Autonomous Driving: From Current Observations to Future Trajectories and Back
• Title（参考訳）: 自律運転のためのエコープランニング:現在の観測から将来の軌跡まで
• Authors: Jintao Sun, Hu Zhang, Gangyi Ding, Zhedong Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,経路予測とシーンコヒーレンスを調和させる新たな自己補正フレームワークを提案する。 この枠組みは本質的に、物理的に不明瞭または不整合な軌跡を罰する。 nuSceneの実験では、最先端の性能を示し、L2の誤差を0.04m、衝突速度を0.12%低減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.47661826644797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern end-to-end autonomous driving systems suffer from a critical limitation: their planners lack mechanisms to enforce temporal consistency between predicted trajectories and evolving scene dynamics. This absence of self-supervision allows early prediction errors to compound catastrophically over time. We introduce Echo Planning, a novel self-correcting framework that establishes a closed-loop Current - Future - Current (CFC) cycle to harmonize trajectory prediction with scene coherence. Our key insight is that plausible future trajectories must be bi-directionally consistent, ie, not only generated from current observations but also capable of reconstructing them. The CFC mechanism first predicts future trajectories from the Bird's-Eye-View (BEV) scene representation, then inversely maps these trajectories back to estimate the current BEV state. By enforcing consistency between the original and reconstructed BEV representations through a cycle loss, the framework intrinsically penalizes physically implausible or misaligned trajectories. Experiments on nuScenes demonstrate state-of-the-art performance, reducing L2 error by 0.04 m and collision rate by 0.12% compared to one-shot planners. Crucially, our method requires no additional supervision, leveraging the CFC cycle as an inductive bias for robust planning. This work offers a deployable solution for safety-critical autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: 現代のエンド・ツー・エンドの自動運転システムでは、予測された軌道と進化するシーンダイナミクスの間の時間的一貫性を強制するメカニズムが欠如している。 この自己超越の欠如により、早期の予測誤差は時間とともに破滅的に複雑になる。 本稿では,経路予測とシーンコヒーレンスを調和させるために,閉ループ電流 - 未来 - 電流 (CFC) サイクルを確立する新しい自己補正フレームワークであるEcho Planningを紹介する。 私たちの重要な洞察は、将来的な軌道は、現在の観測から生成されただけでなく、再構築可能な双方向の軌道でなければならないということです。 CFCメカニズムはまず、鳥のEye-View(BEV)シーン表現から将来の軌跡を予測し、逆にこれらの軌跡を逆マッピングして現在のBEV状態を推定する。 オリジナルのBEV表現と再構成されたBEV表現の整合性をサイクル損失を通じて強制することにより、このフレームワークは本質的に物理的に不確実または不整合な軌跡を罰する。 nuSceneの実験では、最先端の性能を示し、L2の誤差を0.04m、衝突速度を0.12%削減した。 重要な点として、我々の手法は、CFCサイクルをロバストな計画のための誘導バイアスとして活用する、追加の監督を必要としない。 この作業は、安全クリティカルな自律システムのためのデプロイ可能なソリューションを提供する。

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