論文の概要: Flow Matching-Based Autonomous Driving Planning with Advanced Interactive Behavior Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11083v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 07:25:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 20:23:38.952891
• Title: Flow Matching-Based Autonomous Driving Planning with Advanced Interactive Behavior Modeling
• Title（参考訳）: 高度な対話行動モデリングを用いたフローマッチングに基づく自律走行計画
• Authors: Tianyi Tan, Yinan Zheng, Ruiming Liang, Zexu Wang, Kexin Zheng, Jinliang Zheng, Jianxiong Li, Xianyuan Zhan, Jingjing Liu,
• Abstract要約: 複雑なシナリオにおけるインタラクティブな運転行動のモデリングは、自動運転計画の根本的な課題である。 データモデリング、モデルアーキテクチャ、学習スキームの協調的な革新を通じて、これらの問題に対処するフロープランナを提案する。 Flow Plannerは、複雑な運転シナリオにおけるインタラクティブな振る舞いを効果的にモデル化しながら、学習ベースのアプローチ間で最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.71028572181775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling interactive driving behaviors in complex scenarios remains a fundamental challenge for autonomous driving planning. Learning-based approaches attempt to address this challenge with advanced generative models, removing the dependency on over-engineered architectures for representation fusion. However, brute-force implementation by simply stacking transformer blocks lacks a dedicated mechanism for modeling interactive behaviors that are common in real driving scenarios. The scarcity of interactive driving data further exacerbates this problem, leaving conventional imitation learning methods ill-equipped to capture high-value interactive behaviors. We propose Flow Planner, which tackles these problems through coordinated innovations in data modeling, model architecture, and learning scheme. Specifically, we first introduce fine-grained trajectory tokenization, which decomposes the trajectory into overlapping segments to decrease the complexity of whole trajectory modeling. With a sophisticatedly designed architecture, we achieve efficient temporal and spatial fusion of planning and scene information, to better capture interactive behaviors. In addition, the framework incorporates flow matching with classifier-free guidance for multi-modal behavior generation, which dynamically reweights agent interactions during inference to maintain coherent response strategies, providing a critical boost for interactive scenario understanding. Experimental results on the large-scale nuPlan dataset and challenging interactive interPlan dataset demonstrate that Flow Planner achieves state-of-the-art performance among learning-based approaches while effectively modeling interactive behaviors in complex driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシナリオにおけるインタラクティブな運転行動のモデリングは、自動運転計画の根本的な課題である。 学習ベースのアプローチは、この課題に高度な生成モデルで対処し、表現融合のためのオーバーエンジニアリングアーキテクチャへの依存を取り除く。 しかし、変圧器ブロックを積み重ねることによるブルートフォースの実装には、実際の運転シナリオに共通するインタラクティブな振る舞いをモデリングするための専用のメカニズムが欠如している。 対話型駆動データの不足によりこの問題はさらに悪化し、従来の模倣学習手法は高価値な対話的行動を捉えるには不十分である。 データモデリング、モデルアーキテクチャ、学習スキームの協調的な革新を通じて、これらの問題に対処するフロープランナを提案する。 具体的には、まず、細粒度なトラジェクトリトークン化を導入し、トラジェクトリを重なり合うセグメントに分解することで、トラジェクトリモデリング全体の複雑さを低減する。 高度に設計されたアーキテクチャでは、効率的な時間的・空間的なプランニングとシーン情報の融合を実現し、対話的な振る舞いをよりよく捉えます。 さらに,マルチモーダルな振る舞い生成のためのフローマッチングと,フローマッチングを組み込んで,推論中のエージェントの相互作用を動的に重み付け,一貫性のある応答戦略を維持し,対話的なシナリオ理解のための重要な促進を提供する。 大規模なnuPlanデータセットと挑戦的な対話型InterPlanデータセットの実験結果は、Flow Plannerが複雑な運転シナリオにおけるインタラクティブな振る舞いを効果的にモデル化しながら、学習ベースのアプローチ間で最先端のパフォーマンスを達成することを実証している。

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