Fugu-MT 論文翻訳(概要): MAP: End-to-End Autonomous Driving with Map-Assisted Planning

論文の概要: MAP: End-to-End Autonomous Driving with Map-Assisted Planning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13926v1
Date: Wed, 17 Sep 2025 11:40:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.839634
Title: MAP: End-to-End Autonomous Driving with Map-Assisted Planning
Title（参考訳）: MAP:Map-Assisted Planningによるエンド・ツー・エンドの自動運転
Authors: Huilin Yin, Yiming Kan, Daniel Watzenig,
Abstract要約: 本稿では,地図支援のエンド・ツー・エンド計画フレームワークであるMAPを提案する。 MAPは、Plan-enhancing Online Mappingモジュールを通じて、セグメンテーションベースのマップ機能と現在のエゴステータスを明示的に統合する。 L2の変位誤差が16.6%減少し、オフロードレートが56.2%減少し、UniV2Xベースラインに比べて総合スコアが44.5%改善した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.839115737024808
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, end-to-end autonomous driving has attracted increasing attention for its ability to jointly model perception, prediction, and planning within a unified framework. However, most existing approaches underutilize the online mapping module, leaving its potential to enhance trajectory planning largely untapped. This paper proposes MAP (Map-Assisted Planning), a novel map-assisted end-to-end trajectory planning framework. MAP explicitly integrates segmentation-based map features and the current ego status through a Plan-enhancing Online Mapping module, an Ego-status-guided Planning module, and a Weight Adapter based on current ego status. Experiments conducted on the DAIR-V2X-seq-SPD dataset demonstrate that the proposed method achieves a 16.6% reduction in L2 displacement error, a 56.2% reduction in off-road rate, and a 44.5% improvement in overall score compared to the UniV2X baseline, even without post-processing. Furthermore, it achieves top ranking in Track 2 of the End-to-End Autonomous Driving through V2X Cooperation Challenge of MEIS Workshop @CVPR2025, outperforming the second-best model by 39.5% in terms of overall score. These results highlight the effectiveness of explicitly leveraging semantic map features in planning and suggest new directions for improving structure design in end-to-end autonomous driving systems. Our code is available at https://gitee.com/kymkym/map.git
Abstract（参考訳）: 近年、エンド・ツー・エンドの自動運転は、統合されたフレームワーク内での認識、予測、計画を共同でモデル化する能力に注目が集まっている。しかし、既存のほとんどのアプローチはオンラインマッピングモジュールを弱体化しており、軌道計画を強化する可能性はほとんど残っていない。本稿では,地図支援のエンド・ツー・エンド計画フレームワークであるMAPを提案する。 MAPは、セグメンテーションベースのマップ機能と現在のエゴステータスを、Plan-enhancing Online Mappingモジュール、Ego-status-guided Planningモジュール、および現在のエゴステータスに基づいたウェイトアダプタを通じて明示的に統合する。 DAIR-V2X-seq-SPDデータセットを用いて行った実験により,提案手法は16.6%のL2変位誤差,56.2%のオフロードレート,44.5%のスコア改善を実現している。さらに、MEISワークショップ@CVPR2025のV2X協力チャレンジを通じて、エンド・ツー・エンド自動運転のトラック2で上位2位を獲得し、総合スコアでは39.5%で2位となった。これらの結果は、計画における意味地図の特徴を明示的に活用することの有効性を強調し、エンド・ツー・エンドの自動運転システムにおける構造設計を改善するための新たな方向性を提案する。私たちのコードはhttps://gitee.com/kymkym/map.gitで利用可能です。

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