論文の概要: Prompt-Driven Domain Adaptation for End-to-End Autonomous Driving via In-Context RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12755v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 19:46:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.52167
• Title: Prompt-Driven Domain Adaptation for End-to-End Autonomous Driving via In-Context RL
• Title（参考訳）: In-Context RLを用いたエンドツーエンド自律運転のためのプロンプト駆動型ドメイン適応
• Authors: Aleesha Khurram, Amir Moeini, Shangtong Zhang, Rohan Chandra,
• Abstract要約: 本研究では,悪天候下でのクローズドループ自律運転における推論時数発のプロンプト駆動DAに対する新しいアプローチを提案する。 他のプロンプト駆動型DA法と同様に、我々の手法はモデルパラメータの更新を一切必要とせず、また敵の気象条件下で追加のデータ収集も必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.773722484772925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite significant progress and advances in autonomous driving, many end-to-end systems still struggle with domain adaptation (DA), such as transferring a policy trained under clear weather to adverse weather conditions. Typical DA strategies in the literature include collecting additional data in the target domain or re-training the model, or both. Both these strategies quickly become impractical as we increase scale and complexity of driving. These limitations have encouraged investigation into few-shot and zero-shot prompt-driven DA at inference time involving LLMs and VLMs. These methods work by adding a few state-action trajectories during inference to the prompt (similar to in-context learning). However, there are two limitations of such an approach: $(i)$ prompt-driven DA methods are currently restricted to perception tasks such as detection and segmentation and $(ii)$ they require expert few-shot data. In this work, we present a new approach to inference-time few-shot prompt-driven DA for closed-loop autonomous driving in adverse weather condition using in-context reinforcement learning (ICRL). Similar to other prompt-driven DA methods, our approach does not require any updates to the model parameters nor does it require additional data collection in adversarial weather regime. Furthermore, our approach advances the state-of-the-art in prompt-driven DA by extending to closed driving using general trajectories observed during inference. Our experiments using the CARLA simulator show that ICRL results in safer, more efficient, and more comfortable driving policies in the target domain compared to state-of-the-art prompt-driven DA baselines.
• Abstract（参考訳）: 自律運転の進歩や進歩にもかかわらず、多くのエンド・ツー・エンドシステムは、晴れた天候下で訓練された政策を悪天候に移行させるなど、ドメイン適応(DA)に苦戦している。 文献における典型的なDA戦略には、ターゲットドメインで追加のデータ収集やモデルの再トレーニング、あるいはその両方が含まれる。 これら2つの戦略は、スケールと運転の複雑さを増大させるにつれて、急速に非現実的になります。 これらの制限は、LLMとVLMを含む推論時に、少数ショットおよびゼロショットのプロンプト駆動DAの調査を奨励している。 これらの手法は、インプロンプト(文脈内学習に類似した)に推論中にいくつかの状態行動軌跡を追加することで機能する。 しかし、そのようなアプローチには2つの制限がある。 (i)$ prompt-driven DAメソッドは、現在、検出やセグメンテーションなどの認識タスクに制限されている。 (ii) 専門的な数ショットデータが必要な場合。 そこで本研究では,ICRL(In-context reinforcement learning)を用いて,悪天候下でのクローズドループ自動運転のための推論時数発のプロンプト駆動DAを提案する。 他のプロンプト駆動型DA法と同様に、我々の手法はモデルパラメータの更新を一切必要とせず、また敵の気象条件下で追加のデータ収集も必要としない。 さらに,本手法は,推論中に観測される一般軌跡を用いて閉運転に拡張することで,プロンプト駆動型DAの最先端化を推し進める。 CARLAシミュレーターを用いた実験により、ICRLは最先端のプロンプト駆動DAベースラインと比較して、目標領域における安全で、より効率的で、より快適な運転ポリシーをもたらすことが示された。

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