論文の概要: FutureX: Enhance End-to-End Autonomous Driving via Latent Chain-of-Thought World Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11226v1
• Date: Fri, 12 Dec 2025 02:12:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.628601
• Title: FutureX: Enhance End-to-End Autonomous Driving via Latent Chain-of-Thought World Model
• Title（参考訳）: FutureX: 潜在チェーン・オブ・サートワールドモデルによるエンドツーエンドの自動運転の実現
• Abstract要約: FutureXは、エンド・ツー・エンドのプランナを強化し、将来のシーンの遅延推論と軌道修正を通じて複雑な動作計画を実行するパイプラインである。 FutureXは、より合理的な運動計画と衝突を減らすことで、効率を損なうことなく既存の方法を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.2513470454204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In autonomous driving, end-to-end planners learn scene representations from raw sensor data and utilize them to generate a motion plan or control actions. However, exclusive reliance on the current scene for motion planning may result in suboptimal responses in highly dynamic traffic environments where ego actions further alter the future scene. To model the evolution of future scenes, we leverage the World Model to represent how the ego vehicle and its environment interact and change over time, which entails complex reasoning. The Chain of Thought (CoT) offers a promising solution by forecasting a sequence of future thoughts that subsequently guide trajectory refinement. In this paper, we propose FutureX, a CoT-driven pipeline that enhances end-to-end planners to perform complex motion planning via future scene latent reasoning and trajectory refinement. Specifically, the Auto-think Switch examines the current scene and decides whether additional reasoning is required to yield a higher-quality motion plan. Once FutureX enters the Thinking mode, the Latent World Model conducts a CoT-guided rollout to predict future scene representation, enabling the Summarizer Module to further refine the motion plan. Otherwise, FutureX operates in an Instant mode to generate motion plans in a forward pass for relatively simple scenes. Extensive experiments demonstrate that FutureX enhances existing methods by producing more rational motion plans and fewer collisions without compromising efficiency, thereby achieving substantial overall performance gains, e.g., 6.2 PDMS improvement for TransFuser on NAVSIM. Code will be released.
• Abstract（参考訳）: 自律運転では、エンド・ツー・エンドのプランナーは生のセンサデータからシーン表現を学び、それらを利用してモーションプランや制御アクションを生成する。 しかし,運動計画における現在のシーンへの排他的依存は,エゴアクションが将来のシーンをさらに変化させるような,非常にダイナミックな交通環境において,最適以下の応答をもたらす可能性がある。 将来のシーンの進化をモデル化するために、私たちは世界モデルを活用して、エゴの車とその環境がどのように相互作用し、時間とともに変化するかを示します。 思考の連鎖(CoT)は、将来の思考の列を予測し、その後軌道の洗練を導く、有望な解決策を提供する。 本稿では,CoT方式のパイプラインであるFutureXを提案する。 具体的には、Auto-think Switchは現在のシーンを調べ、高品質なモーションプランを得るために追加の推論が必要かどうかを判断する。 FutureXがシンキングモードに入ると、レイト・ワールド・モデル(英語版)は将来のシーンの表現を予測するためにCoT誘導のロールアウトを行い、Summarizerモジュールはモーションプランをさらに洗練する。 さもなければ、FutureXはインスタントモードで動作し、比較的単純なシーンのためにフォワードパスでモーションプランを生成する。 大規模な実験により、FutureXはより合理的な動作計画を作成し、効率を損なうことなく衝突を少なくすることで既存の手法を強化し、NAVSIM上でTransFuserの6.2 PDMS改善などの性能向上を実現している。 コードはリリースされる。

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