論文の概要: Beyond Imitation: Constraint-Aware Trajectory Generation with Flow Matching For End-to-End Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26292v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 09:24:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.735646
• Title: Beyond Imitation: Constraint-Aware Trajectory Generation with Flow Matching For End-to-End Autonomous Driving
• Title（参考訳）: シミュレーションを超えて: エンドツーエンド自動運転のためのフローマッチングによる制約対応軌道生成
• Authors: Lin Liu, Guanyi Yu, Ziying Song, Junqiao Li, Caiyan Jia, Feiyang Jia, Peiliang Wu, Yandan Luo,
• Abstract要約: 本稿では,制約付きフローマッチングを利用する新しい計画フレームワークであるCATGを提案する。 CatGは、本質的にモード崩壊を引き起こすフローマッチングプロセスを明示的にモデル化する。 CatGは、生成中の運転攻撃性を制御信号としてパラメータ化し、軌道スタイルの正確な操作を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.239343348322134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Planning is a critical component of end-to-end autonomous driving. However, prevailing imitation learning methods often suffer from mode collapse, failing to produce diverse trajectory hypotheses. Meanwhile, existing generative approaches struggle to incorporate crucial safety and physical constraints directly into the generative process, necessitating an additional optimization stage to refine their outputs. To address these limitations, we propose CATG, a novel planning framework that leverages Constrained Flow Matching. Concretely, CATG explicitly models the flow matching process, which inherently mitigates mode collapse and allows for flexible guidance from various conditioning signals. Our primary contribution is the novel imposition of explicit constraints directly within the flow matching process, ensuring that the generated trajectories adhere to vital safety and kinematic rules. Secondly, CATG parameterizes driving aggressiveness as a control signal during generation, enabling precise manipulation of trajectory style. Notably, on the NavSim v2 challenge, CATG achieved 2nd place with an EPDMS score of 51.31 and was honored with the Innovation Award.
• Abstract（参考訳）: 計画はエンドツーエンドの自動運転において重要な要素である。 しかし、一般的な模倣学習法は、しばしばモード崩壊に悩まされ、様々な軌道仮説を導出できない。 一方、既存の生成的アプローチは、生成プロセスに直接重要な安全性と物理的制約を組み込むのに苦労し、出力を洗練させるために追加の最適化段階を必要とする。 これらの制約に対処するために,制約付きフローマッチングを利用する新しい計画フレームワークであるCATGを提案する。 具体的には、CATGはモード崩壊を緩和し、様々な条件信号からの柔軟な誘導を可能にするフローマッチングプロセスを明示的にモデル化する。 我々の主な貢献は、フローマッチングプロセスに直接明示的な制約を付与することであり、生成された軌道が生命の安全と運動の規則に従うことを保証する。 第2に、CATGは生成中の運転攻撃性を制御信号としてパラメータ化し、軌道スタイルの正確な操作を可能にする。 特にナブシム v2チャレンジでは、CATGはEPDMSスコア51.31で2位を獲得し、イノベーション賞を受賞した。

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