論文の概要: VFSI: Validity First Spatial Intelligence for Constraint-Guided Traffic Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23971v1
• Date: Sun, 28 Sep 2025 16:48:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.563332
• Title: VFSI: Validity First Spatial Intelligence for Constraint-Guided Traffic Diffusion
• Title（参考訳）: VFSI: 拘束誘導型交通拡散のための最初の空間知能
• Authors: Kargi Chauhan, Leilani H. Gilpin,
• Abstract要約: 現在のモデルは、物理的妥当性をアーキテクチャ要求よりも創発的な性質として扱う。 本稿では,拡散サンプリング中のエネルギーベース誘導による制約を強制する,妥当性第一空間知能(VFSI)を提案する。 200のシナリオで、VFSIは衝突率を67%(24.6%から8.1%)削減し、全体的な妥当性を87%(50.3%から94.2%)改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.093890460224435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern diffusion models generate realistic traffic simulations but systematically violate physical constraints. In a large-scale evaluation of SceneDiffuser++, a state-of-the-art traffic simulator, we find that 50% of generated trajectories violate basic physical laws - vehicles collide, drive off roads, and spawn inside buildings. This reveals a fundamental limitation: current models treat physical validity as an emergent property rather than an architectural requirement. We propose Validity-First Spatial Intelligence (VFSI), which enforces constraints through energy-based guidance during diffusion sampling, without model retraining. By incorporating collision avoidance and kinematic constraints as energy functions, we guide the denoising process toward physically valid trajectories. Across 200 urban scenarios from the Waymo Open Motion Dataset, VFSI reduces collision rates by 67% (24.6% to 8.1%) and improves overall validity by 87% (50.3% to 94.2%), while simultaneously improving realism metrics (ADE: 1.34m to 1.21m). Our model-agnostic approach demonstrates that explicit constraint enforcement during inference is both necessary and sufficient for physically valid traffic simulation.
• Abstract（参考訳）: 近代拡散モデルは現実的な交通シミュレーションを生成するが、体系的に物理的制約に反する。 最先端の交通シミュレータであるSceneDiffuser++の大規模評価では、生成した軌道の50%が、衝突、道路の運転、建物内部での発散といった基本的な物理法則に違反していることがわかった。 現在のモデルは、物理的な妥当性をアーキテクチャの要件ではなく創発的な性質として扱う。 本稿では,モデル再学習なしに拡散サンプリング中のエネルギーベース誘導による制約を強制する,妥当性第一空間知能(VFSI)を提案する。 衝突回避とキネマティック制約をエネルギー関数として組み込むことで, 物理的に有効な軌道への認知過程を導出する。 Waymo Open Motion Datasetの200の都市シナリオで、VFSIは衝突率を67%(24.6%から8.1%)削減し、全体の妥当性を87%(50.3%から94.2%)改善し、同時にリアリズム指標(ADE: 1.34mから1.21m)を改善した。 我々のモデルに依存しないアプローチは、推論中の明示的な制約執行が、物理的に有効な交通シミュレーションに必要かつ十分であることを示す。

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