論文の概要: Drive-JEPA: Video JEPA Meets Multimodal Trajectory Distillation for End-to-End Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22032v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 17:39:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:50.050429
• Title: Drive-JEPA: Video JEPA Meets Multimodal Trajectory Distillation for End-to-End Driving
• Title（参考訳）: Drive-JEPA: エンド・ツー・エンドの運転にマルチモーダルトラジェクトリー蒸留を応用したビデオJEPA
• Authors: Linhan Wang, Zichong Yang, Chen Bai, Guoxiang Zhang, Xiaotong Liu, Xiaoyin Zheng, Xiao-Xiao Long, Chang-Tien Lu, Cheng Lu,
• Abstract要約: Drive-JEPAは、V-JEPA(Video Joint-Embedding Predictive Architecture)とマルチモーダル・トラジェクトリ・蒸留を統合したフレームワークである。 まず、V-JEPAをエンド・ツー・エンドの運転に適用し、大規模な運転ビデオにVTエンコーダを事前学習し、軌道計画に沿った予測表現を生成する。 第2に、人間の軌道に沿って様々なシミュレータ生成軌道を蒸留する提案中心プランナと、安定かつ安全な行動を促進する運動量を考慮した選択機構を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.905928731309572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-end autonomous driving increasingly leverages self-supervised video pretraining to learn transferable planning representations. However, pretraining video world models for scene understanding has so far brought only limited improvements. This limitation is compounded by the inherent ambiguity of driving: each scene typically provides only a single human trajectory, making it difficult to learn multimodal behaviors. In this work, we propose Drive-JEPA, a framework that integrates Video Joint-Embedding Predictive Architecture (V-JEPA) with multimodal trajectory distillation for end-to-end driving. First, we adapt V-JEPA for end-to-end driving, pretraining a ViT encoder on large-scale driving videos to produce predictive representations aligned with trajectory planning. Second, we introduce a proposal-centric planner that distills diverse simulator-generated trajectories alongside human trajectories, with a momentum-aware selection mechanism to promote stable and safe behavior. When evaluated on NAVSIM, the V-JEPA representation combined with a simple transformer-based decoder outperforms prior methods by 3 PDMS in the perception-free setting. The complete Drive-JEPA framework achieves 93.3 PDMS on v1 and 87.8 EPDMS on v2, setting a new state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの自動運転は、転送可能な計画表現を学習するために、自己教師付きビデオ事前訓練を活用する傾向にある。 しかし、シーン理解のための事前訓練されたビデオワールドモデルでは、改善は限られている。 この制限は運転の本質的な曖昧さによって複雑化され、それぞれのシーンは典型的には1つの人間の軌跡しか提供しないため、マルチモーダルな振る舞いを学ぶのが困難である。 本稿では,ビデオ統合埋め込み予測アーキテクチャ(V-JEPA)とマルチモーダルトラジェクトリー蒸留を統合し,エンドツーエンド運転を実現するためのフレームワークであるDrive-JEPAを提案する。 まず、V-JEPAをエンド・ツー・エンドの運転に適用し、大規模な運転ビデオにVTエンコーダを事前学習し、軌道計画に沿った予測表現を生成する。 第2に,人間の軌道に沿った多様なシミュレータ生成軌道を蒸留する提案中心プランナと,安定かつ安全な行動を促進する運動量を考慮した選択機構を導入する。 NAVSIMで評価すると、V-JEPA表現と単純なトランスフォーマーベースのデコーダが組み合わさって、知覚自由環境では3 PDMSにより先行手法より優れる。 完全なDrive-JEPAフレームワークはv1では93.3PDMS、v2では87.8PDMSを達成した。

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