論文の概要: FASTopoWM: Fast-Slow Lane Segment Topology Reasoning with Latent World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23325v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 08:12:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.30948
• Title: FASTopoWM: Fast-Slow Lane Segment Topology Reasoning with Latent World Models
• Title（参考訳）: FASTopoWM: 潜在世界モデルを用いた高速スローレーンセグメントトポロジー
• Authors: Yiming Yang, Hongbin Lin, Yueru Luo, Suzhong Fu, Chao Zheng, Xinrui Yan, Shuqi Mei, Kun Tang, Shuguang Cui, Zhen Li,
• Abstract要約: レーンセグメント推論は、総合的な鳥眼ビュー(BEV)ロードシーン理解を提供する。 ストリームベースの時間的伝搬法は,クエリレベルとBEVレベルの両方に時間的手がかりを組み込むことで,有望な結果を示した。 FASTopoWMは、潜在世界モデルで拡張された新しい高速スローレーンセグメント推論フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.91899980806139
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lane segment topology reasoning provides comprehensive bird's-eye view (BEV) road scene understanding, which can serve as a key perception module in planning-oriented end-to-end autonomous driving systems. Existing lane topology reasoning methods often fall short in effectively leveraging temporal information to enhance detection and reasoning performance. Recently, stream-based temporal propagation method has demonstrated promising results by incorporating temporal cues at both the query and BEV levels. However, it remains limited by over-reliance on historical queries, vulnerability to pose estimation failures, and insufficient temporal propagation. To overcome these limitations, we propose FASTopoWM, a novel fast-slow lane segment topology reasoning framework augmented with latent world models. To reduce the impact of pose estimation failures, this unified framework enables parallel supervision of both historical and newly initialized queries, facilitating mutual reinforcement between the fast and slow systems. Furthermore, we introduce latent query and BEV world models conditioned on the action latent to propagate the state representations from past observations to the current timestep. This design substantially improves the performance of temporal perception within the slow pipeline. Extensive experiments on the OpenLane-V2 benchmark demonstrate that FASTopoWM outperforms state-of-the-art methods in both lane segment detection (37.4% v.s. 33.6% on mAP) and centerline perception (46.3% v.s. 41.5% on OLS).
• Abstract（参考訳）: レーンセグメントトポロジ推論は、計画指向のエンドツーエンド自動運転システムにおいて重要な認識モジュールとして機能する、包括的な鳥眼ビュー(BEV)ロードシーン理解を提供する。 既存のレーントポロジ推論手法は、検出と推論性能を高めるために時間情報を効果的に活用するのに不足することが多い。 近年,ストリームベースの時間的伝搬法は,クエリレベルとBEVレベルの両方に時間的手がかりを組み込むことで,有望な結果を示した。 しかし、履歴クエリの過度な信頼、推定失敗のポーズの脆弱性、時間的伝播の不十分によって、依然として制限されている。 これらの制約を克服するため、我々は、潜時世界モデルで拡張された新しい高速スローレーンセグメント・トポロジー推論フレームワークであるFASTopoWMを提案する。 ポーズ推定失敗の影響を低減するため、この統合されたフレームワークは、履歴と新しい初期化クエリの両方を並列に監視し、高速なシステムと低速なシステム間の相互強化を容易にする。 さらに、過去の観測から現在までの状態表現を伝播させるために、動作遅延を条件とした潜在クエリとBEVワールドモデルを導入する。 この設計により、遅いパイプライン内での時間知覚の性能が大幅に向上する。 OpenLane-V2ベンチマークの大規模な実験では、FASTopoWMはレーンセグメント検出(37.4%対mAP33.6%)と中心線知覚(46.3%対OLS41.5%)の両方において最先端の手法よりも優れていた。

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