論文の概要: FlowDrive: moderated flow matching with data balancing for trajectory planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21961v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 06:49:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.245306
• Title: FlowDrive: moderated flow matching with data balancing for trajectory planning
• Title（参考訳）: FlowDrive: 軌跡計画のためのデータバランシングによる適度なフローマッチング
• Authors: Lingguang Wang, Ömer Şahin Taş, Marlon Steiner, Christoph Stiller,
• Abstract要約: FlowDriveは、条件付き修正フローを学習し、ノイズを直接トラジェクトリ分布にマッピングするフローマッチングトラジェクトリプランナである。 FlowDriveは、学習ベースのプランナーとルールベースの改善によるアプローチ手法の間で、最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.553127690929986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Learning-based planners are sensitive to the long-tailed distribution of driving data. Common maneuvers dominate datasets, while dangerous or rare scenarios are sparse. This imbalance can bias models toward the frequent cases and degrade performance on critical scenarios. To tackle this problem, we compare balancing strategies for sampling training data and find reweighting by trajectory pattern an effective approach. We then present FlowDrive, a flow-matching trajectory planner that learns a conditional rectified flow to map noise directly to trajectory distributions with few flow-matching steps. We further introduce moderated, in-the-loop guidance that injects small perturbation between flow steps to systematically increase trajectory diversity while remaining scene-consistent. On nuPlan and the interaction-focused interPlan benchmarks, FlowDrive achieves state-of-the-art results among learning-based planners and approaches methods with rule-based refinements. After adding moderated guidance and light post-processing (FlowDrive*), it achieves overall state-of-the-art performance across nearly all benchmark splits.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースのプランナーは、運転データの長期分布に敏感である。 一般的な操作がデータセットを支配しているが、危険なシナリオや稀なシナリオは少ない。 この不均衡は、頻繁なケースに対するバイアスモデルと、重要なシナリオにおけるパフォーマンスを低下させる可能性がある。 この問題に対処するために、トレーニングデータのサンプリングのためのバランス戦略を比較し、軌道パターンによる重み付けを効果的に行う方法を提案する。 次に,フローマッチングのステップがほとんどない経路分布に直接ノイズをマッピングするために,条件付き整流フローを学習するフローマッチング・トラジェクトリ・プランナであるFlowDriveを提案する。 さらに,移動経路間の微小な摂動を注入し,シーン一貫性を保ちながら軌道の多様性を体系的に向上させる,中程度のループ内誘導も導入する。 nuPlanとインタラクション中心のInterPlanベンチマークでは、FlowDriveは、学習ベースのプランナとルールベースの改善によるアプローチメソッドの間で、最先端の結果を達成する。 適度なガイダンスとライトポストプロセッシング(FlowDrive*)を追加した後、ほぼすべてのベンチマークスプリットで、全体的な最先端のパフォーマンスを達成する。

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