論文の概要: LaViPlan : Language-Guided Visual Path Planning with RLVR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12911v4
• Date: Wed, 20 Aug 2025 06:32:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 14:45:44.832656
• Title: LaViPlan : Language-Guided Visual Path Planning with RLVR
• Title（参考訳）: LaViPlan : RLVRを用いた言語誘導ビジュアルパス計画
• Authors: Hayeon Oh,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は,高レベルなシーン理解とユーザ対応の意思決定を提供することによって,このようなシナリオを扱う上で有望であることを示す。 既存のVLMは、言語に基づく推論とアクションレベルの計画に必要な低レベルの軌道との不一致を示すことが多い。 本稿では,RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)を利用したLaViPlanを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) scenarios in autonomous driving pose critical challenges, as planners often fail to generalize beyond their training experience, leading to unsafe or unexpected behavior. Vision-Language Models (VLMs) have shown promise in handling such scenarios by providing high-level scene understanding and user-aligned decisions. However, existing VLMs often exhibit a misalignment between their language-based reasoning and the low-level trajectories required for action-level planning. In this paper, we propose LaViPlan, a framework that leverages Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) to fine-tune VLMs using planning-oriented metrics. Experimental results show that LaViPlan improves planning performance across both in-domain and out-of-domain datasets. While linguistic fidelity slightly decreases after RLVR-based fine-tuning, qualitative evaluation indicates that the outputs remain coherent. We also conduct ablation studies to analyze the effects of sampling ratio and reasoning guidance, highlighting how these design choices influence performance. These findings demonstrate the potential of RLVR as a post-training paradigm for aligning language-guided reasoning with action-level planning in autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 自律運転におけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオは、計画立案者がトレーニング経験以上の一般化に失敗し、安全でない、あるいは予期せぬ行動を引き起こすため、重大な課題となる。 VLM(Vision-Language Models)は,高レベルなシーン理解とユーザ対応の意思決定を提供することによって,このようなシナリオを扱う上で有望であることを示す。 しかしながら、既存のVLMは、言語に基づく推論とアクションレベルの計画に必要な低レベルの軌道との不一致をしばしば示している。 本稿では,RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)を応用したLaViPlanを提案する。 実験結果から、LaViPlanはドメイン内とドメイン外の両方のデータセットのプランニング性能を改善していることがわかった。 言語的忠実度はRLVRによる微調整後にわずかに低下するが、質的評価は出力が整合的であることを示している。 また,サンプリング率と推論指導の効果を分析するためのアブレーション研究を行い,これらの設計選択が性能に与える影響を強調した。 これらの知見は,RLVRが言語誘導推論と自律運転における行動レベルの計画とを整合させるための訓練後パラダイムとしての可能性を示している。

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