論文の概要: Work Zones challenge VLM Trajectory Planning: Toward Mitigation and Robust Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02803v1
• Date: Fri, 03 Oct 2025 08:21:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.311681
• Title: Work Zones challenge VLM Trajectory Planning: Toward Mitigation and Robust Autonomous Driving
• Title（参考訳）: ワークゾーンはVLM軌道計画に挑戦する:緩和とロバスト自動運転を目指して
• Authors: Yifan Liao, Zhen Sun, Xiaoyun Qiu, Zixiao Zhao, Wenbing Tang, Xinlei He, Xinhu Zheng, Tianwei Zhang, Xinyi Huang, Xingshuo Han,
• Abstract要約: 本稿では、ビジュアル言語モデルと検索拡張生成を統合した軌跡計画フレームワークREACT-Driveを提案する。 Qwen2.5-VL を用いて評価した結果,REACT-Drive は VLM ベースラインに対する平均変位誤差を約3倍に削減できることがわかった。 また,実車を用いた実走行実験を実世界で15の作業ゾーンシナリオで実施し,REACT-Driveの強力な実用性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.37638378475337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual Language Models (VLMs), with powerful multimodal reasoning capabilities, are gradually integrated into autonomous driving by several automobile manufacturers to enhance planning capability in challenging environments. However, the trajectory planning capability of VLMs in work zones, which often include irregular layouts, temporary traffic control, and dynamically changing geometric structures, is still unexplored. To bridge this gap, we conduct the \textit{first} systematic study of VLMs for work zone trajectory planning, revealing that mainstream VLMs fail to generate correct trajectories in $68.0%$ of cases. To better understand these failures, we first identify candidate patterns via subgraph mining and clustering analysis, and then confirm the validity of $8$ common failure patterns through human verification. Building on these findings, we propose REACT-Drive, a trajectory planning framework that integrates VLMs with Retrieval-Augmented Generation (RAG). Specifically, REACT-Drive leverages VLMs to convert prior failure cases into constraint rules and executable trajectory planning code, while RAG retrieves similar patterns in new scenarios to guide trajectory generation. Experimental results on the ROADWork dataset show that REACT-Drive yields a reduction of around $3\times$ in average displacement error relative to VLM baselines under evaluation with Qwen2.5-VL. In addition, REACT-Drive yields the lowest inference time ($0.58$s) compared with other methods such as fine-tuning ($17.90$s). We further conduct experiments using a real vehicle in 15 work zone scenarios in the physical world, demonstrating the strong practicality of REACT-Drive.
• Abstract（参考訳）: 強力なマルチモーダル推論能力を持つビジュアル言語モデル(VLM)は、いくつかの自動車メーカーによる自動運転に徐々に統合され、課題のある環境での計画能力を高める。 しかしながら、不規則なレイアウト、一時的な交通制御、動的に変化する幾何学的構造を含むワークゾーンにおけるVLMの軌道計画能力は、まだ探索されていない。 このギャップを埋めるために、ワークゾーン軌跡計画のためのVLMの体系的な研究を行い、主流のVLMが68.0%のケースで正しい軌跡を生成できないことを明らかにした。 これらの失敗をよりよく理解するために、まずサブグラフマイニングとクラスタリング分析により候補パターンを特定し、続いて、人間の検証によって一般的な障害パターンの有効性を確認する。 これらの知見に基づいて, VLMとレトリーバル拡張生成(RAG)を統合した軌道計画フレームワークREACT-Driveを提案する。 具体的には、REACT-DriveはVLMを活用して、事前の障害ケースを制約ルールと実行可能な軌道計画コードに変換する。 ROADWorkデータセットによる実験結果から,REACT-DriveはQwen2.5-VLによる評価により,VLMベースラインに対する平均変位誤差が約$3\times$となることがわかった。 さらに、REACT-Driveは微調整($17.90$s)などの他の手法と比較して、推論時間が最も低い($0.58$s)。 さらに,実車を用いた実走行実験を実世界で15の作業ゾーンシナリオで実施し,REACT-Driveの強力な実用性を実証した。

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