論文の概要: A Knowledge-Driven Diffusion Policy for End-to-End Autonomous Driving Based on Expert Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04853v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 07:07:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.502371
• Title: A Knowledge-Driven Diffusion Policy for End-to-End Autonomous Driving Based on Expert Routing
• Title（参考訳）: エキスパートルーティングに基づくエンドツーエンド自動運転のための知識駆動拡散政策
• Authors: Chengkai Xu, Jiaqi Liu, Yicheng Guo, Peng Hang, Jian Sun,
• Abstract要約: 本稿では,知識駆動型拡散モデルであるKDPと,スパース・ミックス・オブ・エキスパート・ルーティング機構の統合について述べる。 代表的な運転シナリオに対する実験では、KDPは一般的なパラダイムに比べて、成功率の向上、衝突リスクの低減、制御の円滑化を一貫して達成している。 これらの結果は、知識駆動型エンドツーエンド自動運転のためのスケーラブルで解釈可能なパラダイムとして、エキスパートルーティングと拡散を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.930171390617055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end autonomous driving remains constrained by the need to generate multi-modal actions, maintain temporal stability, and generalize across diverse scenarios. Existing methods often collapse multi-modality, struggle with long-horizon consistency, or lack modular adaptability. This paper presents KDP, a knowledge-driven diffusion policy that integrates generative diffusion modeling with a sparse mixture-of-experts routing mechanism. The diffusion component generates temporally coherent and multi-modal action sequences, while the expert routing mechanism activates specialized and reusable experts according to context, enabling modular knowledge composition. Extensive experiments across representative driving scenarios demonstrate that KDP achieves consistently higher success rates, reduced collision risk, and smoother control compared to prevailing paradigms. Ablation studies highlight the effectiveness of sparse expert activation and the Transformer backbone, and activation analyses reveal structured specialization and cross-scenario reuse of experts. These results establish diffusion with expert routing as a scalable and interpretable paradigm for knowledge-driven end-to-end autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの自動運転は、マルチモーダルなアクションを生成し、時間的安定性を維持し、さまざまなシナリオにまたがって一般化する必要があるため、依然として制約されている。 既存の手法は、しばしばマルチモダリティを崩壊させ、長期の一貫性に苦しむか、モジュール適応性に欠ける。 本稿では,知識駆動型拡散モデルであるKDPと,スパース・ミックス・オブ・エキスパート・ルーティング機構の統合について述べる。 拡散成分は時間的コヒーレントかつマルチモーダルなアクションシーケンスを生成し、専門家ルーティング機構はコンテキストに応じて専門的で再利用可能な専門家を活性化し、モジュール的知識合成を可能にする。 代表的な運転シナリオにまたがる広範囲な実験により、KDPは成功率を一貫して向上し、衝突リスクを低減し、一般的なパラダイムよりもスムーズな制御を達成できることを示した。 アブレーション研究は、スパース専門家活性化とトランスフォーマーバックボーンの有効性を強調し、アクティベーション分析により、専門家の構造化された特殊化とクロスシナリオの再利用を明らかにする。 これらの結果は、知識駆動型エンドツーエンド自動運転のためのスケーラブルで解釈可能なパラダイムとして、エキスパートルーティングと拡散を確立する。

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