論文の概要: Efficient Virtuoso: A Latent Diffusion Transformer Model for Goal-Conditioned Trajectory Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03658v2
• Date: Sat, 06 Sep 2025 15:10:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 12:02:46.923551
• Title: Efficient Virtuoso: A Latent Diffusion Transformer Model for Goal-Conditioned Trajectory Planning
• Title（参考訳）: 効率的なVirtuoso: ゴール導出軌道計画のための遅延拡散変圧器モデル
• Authors: Antonio Guillen-Perez,
• Abstract要約: 本稿では,目標条件付き軌道計画のための条件付き潜在拡散モデルであるEfficient Virtuosoを提案する。 提案手法は,Open Motionデータセット上での最先端性能を実現し,平均変位誤差(minADE)が0.25であることを示す。 一つのゴールが戦略的曖昧さを解決できる一方で、人間の運転行動を反映した正確で忠実な戦術実行を実現するためには、よりリッチで多段階のスパース経路が不可欠である。
• 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: The ability to generate a diverse and plausible distribution of future trajectories is a critical capability for autonomous vehicle planning systems. While recent generative models have shown promise, achieving high fidelity, computational efficiency, and precise control remains a significant challenge. In this paper, we present the Efficient Virtuoso, a conditional latent diffusion model for goal-conditioned trajectory planning. Our approach introduces a novel two-stage normalization pipeline that first scales trajectories to preserve their geometric aspect ratio and then normalizes the resulting PCA latent space to ensure a stable training target. The denoising process is performed efficiently in this low-dimensional latent space by a simple MLP denoiser, which is conditioned on a rich scene context fused by a powerful Transformer-based StateEncoder. We demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance on the Waymo Open Motion Dataset, achieving a minimum Average Displacement Error (minADE) of 0.25. Furthermore, through a rigorous ablation study on goal representation, we provide a key insight: while a single endpoint goal can resolve strategic ambiguity, a richer, multi-step sparse route is essential for enabling the precise, high-fidelity tactical execution that mirrors nuanced human driving behavior.
• Abstract（参考訳）: 将来的な軌道の多様かつ妥当な分布を生成する能力は、自動運転車計画システムにとって重要な能力である。 最近の生成モデルは将来性を示しているが、高い忠実性、計算効率、正確な制御を達成することは大きな課題である。 本稿では,目標条件付き軌道計画のための条件付き遅延拡散モデルであるEfficient Virtuosoを提案する。 提案手法では,2段階の正規化パイプラインを導入し,まず軌道を拡大して幾何学的アスペクト比を保ち,得られたPCA潜在空間を正規化し,安定したトレーニングターゲットを確保する。 簡易なMPPデノイザは、強力なトランスフォーマーベースのStateEncoderによって融合されたリッチなシーンコンテキストに基づいて、この低次元潜伏空間で効率的に復調処理を行う。 提案手法はWaymo Open Motion Dataset上での最先端性能を実現し,平均変位誤差(minADE)が0.25であることを示す。 さらに、目標表現に関する厳密なアブレーション研究を通じて、重要な洞察を与える: 単一エンドポイントのゴールが戦略的曖昧さを解決できる一方で、よりリッチで多段階のスパース経路は、人間の運転行動を反映した正確で高忠実な戦術実行を可能にするために不可欠である。

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