論文の概要: Drive-R1: Bridging Reasoning and Planning in VLMs for Autonomous Driving with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18234v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 01:57:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.818667
• Title: Drive-R1: Bridging Reasoning and Planning in VLMs for Autonomous Driving with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Drive-R1:強化学習による自律運転のためのVLMにおけるブリッジング推論と計画
• Authors: Yue Li, Meng Tian, Dechang Zhu, Jiangtong Zhu, Zhenyu Lin, Zhiwei Xiong, Xinhai Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,自律運転におけるシナリオ推論と動作計画の橋渡しとしてDrive-R1を提案する。 Drive-R1は強化学習フレームワークの中で訓練されており、計画にとってより有益な推論経路の発見を動機付けている。 我々は、Drive-R1がADにおける推論と計画の橋渡しに有望な方向性を示し、将来の研究や応用の方法論的な洞察を提供すると考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.97689681678924
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large vision-language models (VLMs) for autonomous driving (AD) are evolving beyond perception and cognition tasks toward motion planning. However, we identify two critical challenges in this direction: (1) VLMs tend to learn shortcuts by relying heavily on history input information, achieving seemingly strong planning results without genuinely understanding the visual inputs; and (2) the chain-ofthought (COT) reasoning processes are always misaligned with the motion planning outcomes, and how to effectively leverage the complex reasoning capability to enhance planning remains largely underexplored. In this paper, we start from a small-scale domain-specific VLM and propose Drive-R1 designed to bridges the scenario reasoning and motion planning for AD. Drive-R1 first undergoes the supervised finetuning on a elaborate dataset containing both long and short COT data. Drive-R1 is encouraged to reason step-by-step from visual input to final planning decisions. Subsequently, Drive-R1 is trained within a reinforcement learning framework that incentivizes the discovery of reasoning paths that are more informative for planning, guided by rewards based on predicted trajectories and meta actions. Experimental evaluations on the nuScenes and DriveLM-nuScenes benchmarks demonstrate that Drive-R1 achieves superior performance compared to existing state-of-the-art VLMs. We believe that Drive-R1 presents a promising direction for bridging reasoning and planning in AD, offering methodological insights for future research and applications.
• Abstract（参考訳）: 自律運転(AD)のための大規模視覚言語モデル(VLM)は、知覚や認知タスクを超えて、運動計画へと進化している。 しかし,本研究の課題は,(1)履歴入力情報に大きく依存し,視覚的な入力を真に理解せずに,一見強靭な計画結果を達成する傾向にあること,(2)チェーン・オブ・思想(COT)推論プロセスが常に動作計画結果と一致していないこと,そして,計画強化のための複雑な推論能力を効果的に活用する方法が明らかにされていないこと,の2つである。 本稿では、小規模なドメイン固有VLMから始め、ADのシナリオ推論とモーションプランニングを橋渡しするDrive-R1を提案する。 Drive-R1は、長いCOTデータと短いCOTデータの両方を含む精巧なデータセットで教師付き微調整を行う。 Drive-R1は視覚的な入力から最終的な計画決定まで段階的に推論することが推奨される。 その後、Drive-R1は強化学習フレームワーク内で訓練され、予測された軌跡とメタアクションに基づいて報酬によって導かれる計画にとってより有益な推論経路の発見を動機付ける。 nuScenesとDriveLM-nuScenesベンチマークの実験により、Drive-R1は既存の最先端VLMよりも優れた性能を発揮することが示された。 我々は、Drive-R1がADにおける推論と計画の橋渡しに有望な方向性を示し、将来の研究や応用の方法論的な洞察を提供すると考えている。

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