論文の概要: Using Diffusion Ensembles to Estimate Uncertainty for End-to-End Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00560v1
• Date: Sat, 31 May 2025 13:33:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.197455
• Title: Using Diffusion Ensembles to Estimate Uncertainty for End-to-End Autonomous Driving
• Title（参考訳）: エンドツーエンド自動運転における拡散アンサンブルを用いた不確かさの推定
• Authors: Florian Wintel, Sigmund H. Høeg, Gabriel Kiss, Frank Lindseth,
• Abstract要約: EnDfuserは、拡散モデルを軌道プランナーとして使用するエンドツーエンドの駆動システムである。 本研究は,従来の軌道計画モジュールのドロップイン代替として用いられるアンサンブル拡散が,運転決定の安全性向上に役立つことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49998148477760973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: End-to-end planning systems for autonomous driving are improving rapidly, especially in closed-loop simulation environments like CARLA. Many such driving systems either do not consider uncertainty as part of the plan itself, or obtain it by using specialized representations that do not generalize. In this paper, we propose EnDfuser, an end-to-end driving system that uses a diffusion model as the trajectory planner. EnDfuser effectively leverages complex perception information like fused camera and LiDAR features, through combining attention pooling and trajectory planning into a single diffusion transformer module. Instead of committing to a single plan, EnDfuser produces a distribution of candidate trajectories (128 for our case) from a single perception frame through ensemble diffusion. By observing the full set of candidate trajectories, EnDfuser provides interpretability for uncertain, multi-modal future trajectory spaces, where there are multiple plausible options. EnDfuser achieves a competitive driving score of 70.1 on the Longest6 benchmark in CARLA with minimal concessions on inference speed. Our findings suggest that ensemble diffusion, used as a drop-in replacement for traditional point-estimate trajectory planning modules, can help improve the safety of driving decisions by modeling the uncertainty of the posterior trajectory distribution.
• Abstract（参考訳）: 自動運転のためのエンドツーエンドの計画システムは、特にCARLAのようなクローズドループシミュレーション環境において、急速に改善されている。 このような駆動系の多くは、計画自体の一部として不確実性を考慮しないか、あるいは一般化しない特殊表現を用いてそれを得る。 本稿では,軌道プランナとして拡散モデルを用いるエンド・ツー・エンド駆動システムであるEnDfuserを提案する。 EnDfuserは、1つの拡散トランスフォーマーモジュールに注目プーリングと軌道計画を組み合わせることで、融合カメラやLiDAR機能のような複雑な知覚情報を効果的に活用する。 単一計画にコミットする代わりに、EnDfuserは単一の知覚フレームからアンサンブル拡散を通じて候補軌跡(128)の分布を生成する。 候補軌跡の完全な集合を観察することにより、EnDfuserは不確実かつ多モードな将来の軌跡空間に対する解釈可能性を提供する。 EnDfuserは、CARLAのLongest6ベンチマークで70.1の競合駆動スコアを達成し、推論速度に対する最小の譲歩を達成している。 この結果から,従来の軌道計画モジュールの代替として用いられるアンサンブル拡散は,後部軌道分布の不確かさをモデル化することにより運転決定の安全性を向上させることができると考えられた。

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