論文の概要: A Unified Candidate Set with Scene-Adaptive Refinement via Diffusion for End-to-End Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03112v2
• Date: Wed, 04 Feb 2026 04:42:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.118463
• Title: A Unified Candidate Set with Scene-Adaptive Refinement via Diffusion for End-to-End Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 終端自律運転のための拡散によるシーン適応型リファインメント付き統一候補セット
• Authors: Zhengfei Wu, Shuaixi Pan, Shuohan Chen, Shuo Yang, Yanjun Huang,
• Abstract要約: 固定軌跡語彙は、定期運転において安定したカバレッジを提供するが、しばしば複雑な相互作用において最適解を見逃す。 そこで我々は,CdDriveを提案する。このCdDriveは,元の語彙候補を保存し,語彙条件付き拡散復調によって生成されたシーン適応型候補を付加する。 どちらの候補も共有選択モジュールによって共同でスコア付けされ、ルーチンと高度にインタラクティブなシナリオで信頼性の高いパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.096777574777406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: End-to-end autonomous driving is increasingly adopting a multimodal planning paradigm that generates multiple trajectory candidates and selects the final plan, making candidate-set design critical. A fixed trajectory vocabulary provides stable coverage in routine driving but often misses optimal solutions in complex interactions, while scene-adaptive refinement can cause over-correction in simple scenarios by unnecessarily perturbing already strong vocabulary trajectories.We propose CdDrive, which preserves the original vocabulary candidates and augments them with scene-adaptive candidates generated by vocabulary-conditioned diffusion denoising. Both candidate types are jointly scored by a shared selection module, enabling reliable performance across routine and highly interactive scenarios. We further introduce HATNA (Horizon-Aware Trajectory Noise Adapter) to improve the smoothness and geometric continuity of diffusion candidates via temporal smoothing and horizon-aware noise modulation. Experiments on NAVSIM v1 and NAVSIM v2 demonstrate leading performance, and ablations verify the contribution of each component. Code: https://github.com/WWW-TJ/CdDrive.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの自動運転は、複数の軌道候補を生成し、最終計画を選択するマルチモーダル計画パラダイムをますます採用し、候補セット設計を重要視している。 固定軌跡語彙は、日常運転において安定したカバレッジを提供するが、複雑な相互作用において最適解を見逃すことが多いが、シーン適応的洗練は、既に強い語彙軌跡を摂動させることによって、単純なシナリオにおいて過度に補正を引き起こすことがある。 どちらの候補も共有選択モジュールによって共同でスコア付けされ、ルーチンと高度にインタラクティブなシナリオで信頼性の高いパフォーマンスを実現する。 さらに,HATNA(Horizon-Aware Trajectory Noise Adapter)を導入し,時間的平滑化と地平線対応ノイズ変調による拡散候補の滑らかさと幾何的連続性を改善する。 NAVSIM v1とNAVSIM v2の実験は、主要な性能を示し、各コンポーネントの寄与を検証する。 コード:https://github.com/WWW-TJ/CdDrive

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