論文の概要: DiffSemanticFusion: Semantic Raster BEV Fusion for Autonomous Driving via Online HD Map Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01778v1
• Date: Sun, 03 Aug 2025 14:32:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.058115
• Title: DiffSemanticFusion: Semantic Raster BEV Fusion for Autonomous Driving via Online HD Map Diffusion
• Title（参考訳）: DiffSemanticFusion:オンラインHDマップ拡散による自動運転のためのセマンティックラスターBEVフュージョン
• Abstract要約: 軌道予測と計画のための融合フレームワークであるDiffSemanticFusionを提案する。 提案手法は, マップ拡散モジュールにより拡張された意味融合型BEV空間に起因する。 実世界の自動運転ベンチマークであるnuScenesとNAVSIMの実験では、最先端のいくつかの手法よりも性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.872416661028144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous driving requires accurate scene understanding, including road geometry, traffic agents, and their semantic relationships. In online HD map generation scenarios, raster-based representations are well-suited to vision models but lack geometric precision, while graph-based representations retain structural detail but become unstable without precise maps. To harness the complementary strengths of both, we propose DiffSemanticFusion -- a fusion framework for multimodal trajectory prediction and planning. Our approach reasons over a semantic raster-fused BEV space, enhanced by a map diffusion module that improves both the stability and expressiveness of online HD map representations. We validate our framework on two downstream tasks: trajectory prediction and planning-oriented end-to-end autonomous driving. Experiments on real-world autonomous driving benchmarks, nuScenes and NAVSIM, demonstrate improved performance over several state-of-the-art methods. For the prediction task on nuScenes, we integrate DiffSemanticFusion with the online HD map informed QCNet, achieving a 5.1\% performance improvement. For end-to-end autonomous driving in NAVSIM, DiffSemanticFusion achieves state-of-the-art results, with a 15\% performance gain in NavHard scenarios. In addition, extensive ablation and sensitivity studies show that our map diffusion module can be seamlessly integrated into other vector-based approaches to enhance performance. All artifacts are available at https://github.com/SunZhigang7/DiffSemanticFusion.
• Abstract（参考訳）: 自律運転には、道路形状、交通エージェント、およびそれらの意味的関係を含む正確なシーン理解が必要である。 オンラインHDマップ生成シナリオでは、ラスタベースの表現は視覚モデルに適しているが、幾何学的精度は欠如している。 DiffSemanticFusion(DiffSemanticFusion)はマルチモーダルな軌道予測と計画のための融合フレームワークである。 提案手法は,オンラインHDマップ表現の安定性と表現性を両立させるマップ拡散モジュールによって拡張されたセマンティックラスター融合型BEV空間に対するものである。 我々は、軌道予測と計画指向のエンドツーエンド自動運転という2つの下流タスクにおいて、我々のフレームワークを検証する。 実世界の自動運転ベンチマークであるnuScenesとNAVSIMの実験では、最先端のいくつかの手法よりも性能が向上した。 nuScenesの予測タスクでは、DiffSemanticFusionをオンラインHDマップのQCNetと統合し、5.1\%の性能向上を実現している。 NAVSIMにおけるエンドツーエンドの自動運転のために、DiffSemanticFusionは最先端の結果を達成する。 さらに、広範囲にわたるアブレーションと感度の研究により、我々の地図拡散モジュールは他のベクトルベースアプローチとシームレスに統合して性能を向上させることができることを示した。 すべてのアーティファクトはhttps://github.com/SunZhigang7/DiffSemanticFusionで入手できる。

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