論文の概要: AdaThinkDrive: Adaptive Thinking via Reinforcement Learning for Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13769v1
- Date: Wed, 17 Sep 2025 07:35:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.762364
- Title: AdaThinkDrive: Adaptive Thinking via Reinforcement Learning for Autonomous Driving
- Title（参考訳）: AdaThinkDrive: 自律運転のための強化学習による適応的思考
- Authors: Yuechen Luo, Fang Li, Shaoqing Xu, Zhiyi Lai, Lei Yang, Qimao Chen, Ziang Luo, Zixun Xie, Shengyin Jiang, Jiaxin Liu, Long Chen, Bing Wang, Zhi-xin Yang,
- Abstract要約: Chain of Thought (CoT)はVision Language Action (VLA)モデルで広く採用されている。
AdaThinkDriveは、高速でスローな思考にインスパイアされたデュアルモード推論機構を備えた新しいVLAフレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.10362636088305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While reasoning technology like Chain of Thought (CoT) has been widely adopted in Vision Language Action (VLA) models, it demonstrates promising capabilities in end to end autonomous driving. However, recent efforts to integrate CoT reasoning often fall short in simple scenarios, introducing unnecessary computational overhead without improving decision quality. To address this, we propose AdaThinkDrive, a novel VLA framework with a dual mode reasoning mechanism inspired by fast and slow thinking. First, our framework is pretrained on large scale autonomous driving (AD) scenarios using both question answering (QA) and trajectory datasets to acquire world knowledge and driving commonsense. During supervised fine tuning (SFT), we introduce a two mode dataset, fast answering (w/o CoT) and slow thinking (with CoT), enabling the model to distinguish between scenarios that require reasoning. Furthermore, an Adaptive Think Reward strategy is proposed in conjunction with the Group Relative Policy Optimization (GRPO), which rewards the model for selectively applying CoT by comparing trajectory quality across different reasoning modes. Extensive experiments on the Navsim benchmark show that AdaThinkDrive achieves a PDMS of 90.3, surpassing the best vision only baseline by 1.7 points. Moreover, ablations show that AdaThinkDrive surpasses both the never Think and always Think baselines, improving PDMS by 2.0 and 1.4, respectively. It also reduces inference time by 14% compared to the always Think baseline, demonstrating its ability to balance accuracy and efficiency through adaptive reasoning.
- Abstract（参考訳）: Chain of Thought(CoT)のような推論技術は、Vision Language Action(VLA)モデルで広く採用されているが、エンドツーエンドの自動運転における有望な能力を示している。
しかし、最近のCoT推論の統合は単純なシナリオでは不十分であり、決定品質を改善することなく不要な計算オーバーヘッドを導入している。
そこで本研究では,高速で低速な思考にインスパイアされたデュアルモード推論機構を備えた新しいVLAフレームワークであるAdaThinkDriveを提案する。
まず,質問応答(QA)と軌跡データセットを用いて,大規模自律運転(AD)シナリオで事前学習を行い,世界的知識の獲得とコモンセンスの推進を行う。
教師付き微調整(SFT)において、高速応答(w/o CoT)とスロー思考(CoT)という2モードのデータセットを導入し、推論を必要とするシナリオを区別できるようにする。
さらに、異なる推論モード間の軌道品質を比較することにより、CoTを選択的に適用するモデルに報酬を与えるグループ相対政策最適化(GRPO)とともに、適応的シンク・リワード戦略を提案する。
Navsimベンチマークの大規模な実験によると、AdaThinkDriveはPDMSが90.3で、ベースラインを1.7ポイント上回っている。
さらに、AdaThinkDriveは、かつてないThinkベースラインと常にThinkベースラインの両方を上回り、PDMSを2.0と1.4に改善している。
また、いつものThinkベースラインと比べて推論時間を14%削減し、適応的推論を通じて正確性と効率のバランスをとる能力を示している。
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