論文の概要: Alpamayo-R1: Bridging Reasoning and Action Prediction for Generalizable Autonomous Driving in the Long Tail

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00088v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 01:25:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.576591
• Title: Alpamayo-R1: Bridging Reasoning and Action Prediction for Generalizable Autonomous Driving in the Long Tail
• Title（参考訳）: Alpamayo-R1: 長期走行における汎用自動運転のためのブリッジング推論と動作予測
• Abstract要約: Alpamayo-R1 (AR1) は、因果推論の連鎖と軌道計画を統合する視覚言語モデルである。 また,AR1は,軌道のみのベースラインに比べて,難問の計画精度が12%向上することを示した。 今後のアップデートで、AR1モデルとCoCのサブセットをリリースする予定です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.47497935739936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-end architectures trained via imitation learning have advanced autonomous driving by scaling model size and data, yet performance remains brittle in safety-critical long-tail scenarios where supervision is sparse and causal understanding is limited. To address this, we introduce Alpamayo-R1 (AR1), a vision-language-action model (VLA) that integrates Chain of Causation reasoning with trajectory planning to enhance decision-making in complex driving scenarios. Our approach features three key innovations: (1) the Chain of Causation (CoC) dataset, built through a hybrid auto-labeling and human-in-the-loop pipeline producing decision-grounded, causally linked reasoning traces aligned with driving behaviors; (2) a modular VLA architecture combining Cosmos-Reason, a Vision-Language Model pre-trained for Physical AI applications, with a diffusion-based trajectory decoder that generates dynamically feasible plans in real time; (3) a multi-stage training strategy using supervised fine-tuning to elicit reasoning and reinforcement learning (RL) to optimize reasoning quality via large reasoning model feedback and enforce reasoning-action consistency. Evaluation shows AR1 achieves up to a 12% improvement in planning accuracy on challenging cases compared to a trajectory-only baseline, with a 35% reduction in off-road rate and 25% reduction in close encounter rate in closed-loop simulation. RL post-training improves reasoning quality by 45% as measured by a large reasoning model critic and reasoning-action consistency by 37%. Model scaling from 0.5B to 7B parameters shows consistent improvements. On-vehicle road tests confirm real-time performance (99 ms latency) and successful urban deployment. By bridging interpretable reasoning with precise control, AR1 demonstrates a practical path towards Level 4 autonomous driving. We plan to release AR1 models and a subset of the CoC in a future update.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習によってトレーニングされたエンドツーエンドのアーキテクチャは、モデルのサイズとデータをスケーリングすることで、自律運転を進歩させていますが、監視がまばらで因果理解が限られている安全クリティカルなロングテールシナリオでは、パフォーマンスは依然として不安定です。 これを解決するために、複雑な運転シナリオにおける意思決定を強化する軌道計画と因果推論の連鎖を統合した視覚言語行動モデル(VLA)であるAlpamayo-R1(AR1)を導入する。 提案手法は,1)運転行動に合わせた意思決定的,因果的にリンクされた推論トレースを生成するハイブリッド自動ラベルと人為的ループパイプラインによって構築されたCoC(Chain of Causation)データセット,2)物理AIアプリケーション用に事前トレーニングされたビジョンランゲージモデルであるCosmos-Reasonと,リアルタイムに動的に実現可能な計画を生成する拡散型トラジェクトリデコーダを組み合わせたモジュール型VLAアーキテクチャ,(3)教師付き微調整による推論と強化学習(RL)を用いた多段階トレーニング戦略,の3つである。 評価の結果、AR1は軌道のみのベースラインに比べて12%の精度で計画精度が向上し、オフロードレートは35%、クローズドループシミュレーションでは25%の削減が達成された。 RLポストトレーニングは、大きな推論モデル評論家と推論-アクションの一貫性を37%向上させ、推論品質を45%向上させる。 0.5Bから7Bへのモデルスケーリングは、一貫した改善を示している。 車載テストでは、リアルタイムのパフォーマンス(99msレイテンシ)を確認し、都市への展開に成功した。 解釈可能な推論を正確に制御することで、AR1はレベル4自動運転への実践的な道を示す。 今後のアップデートで、AR1モデルとCoCのサブセットをリリースする予定です。

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