論文の概要: New Spiking Architecture for Multi-Modal Decision-Making in Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01882v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 17:04:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.974751
• Title: New Spiking Architecture for Multi-Modal Decision-Making in Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自動車におけるマルチモーダル意思決定のための新しいスパイクアーキテクチャ
• Authors: Aref Ghoreishee, Abhishek Mishra, Lifeng Zhou, John Walsh, Nagarajan Kandasamy,
• Abstract要約: 本研究は、自動運転車における高レベル意思決定のためのエンドツーエンドのマルチモーダル強化学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、カメラ画像、LiDAR点雲、車両案内情報を含む異種感覚入力を、クロスアテンショントランスフォーマーベースの知覚モジュールを介して統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.558832874246646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work proposes an end-to-end multi-modal reinforcement learning framework for high-level decision-making in autonomous vehicles. The framework integrates heterogeneous sensory input, including camera images, LiDAR point clouds, and vehicle heading information, through a cross-attention transformer-based perception module. Although transformers have become the backbone of modern multi-modal architectures, their high computational cost limits their deployment in resource-constrained edge environments. To overcome this challenge, we propose a spiking temporal-aware transformer-like architecture that uses ternary spiking neurons for computationally efficient multi-modal fusion. Comprehensive evaluations across multiple tasks in the Highway Environment demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed approach for real-time autonomous decision-making.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、自動運転車における高レベル意思決定のためのエンドツーエンドのマルチモーダル強化学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、カメラ画像、LiDAR点雲、車両案内情報を含む異種感覚入力を、クロスアテンショントランスフォーマーベースの知覚モジュールを介して統合する。 トランスフォーマーは現代のマルチモーダルアーキテクチャのバックボーンとなっているが、その高い計算コストはリソース制約されたエッジ環境への展開を制限する。 この課題を克服するために,3次スパイキングニューロンを計算効率の良いマルチモーダル核融合に用いるスパイキング時間対応トランスフォーマー様アーキテクチャを提案する。 ハイウェイ環境における複数のタスクに対する総合的な評価は、リアルタイムな自律的意思決定における提案手法の有効性と効率性を示す。

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