論文の概要: Safe and Stylized Trajectory Planning for Autonomous Driving via Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04329v2
• Date: Thu, 12 Mar 2026 10:36:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.163638
• Title: Safe and Stylized Trajectory Planning for Autonomous Driving via Diffusion Model
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる自律走行の安全・安定軌道計画
• Authors: Shuo Pei, Yong Wang, Yuanchen Zhu, Chen Sun, Qin Li, Yanan Zhao, Huachun Tan,
• Abstract要約: 本稿では,運転スタイルと安全制約をリアルタイムに調整する拡散型フレームワークであるSDD Plannerを提案する。 このフレームワークは、Multi-Source Style-Aware PlannerとStyle-Guided Dynamic Trajectory Generatorという2つのコアモジュールを統合している。 実験では、SDD Plannerが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.529730067476157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving safe and stylized trajectory planning in complex real-world scenarios remains a critical challenge for autonomous driving systems. This paper proposes the SDD Planner, a diffusion-based framework designed to effectively reconcile safety constraints with driving styles in real time. The framework integrates two core modules: a Multi-Source Style-Aware Encoder, which employs distance-sensitive attention to fuse dynamic agent data and environmental contexts for heterogeneous safety-style perception; and a Style-Guided Dynamic Trajectory Generator, which adaptively modulates priority weights within the diffusion denoising process to generate user-preferred yet safe trajectories. Extensive experiments demonstrate that SDD Planner achieves state-of-the-art performance. On the StyleDrive benchmark, it improves the SM-PDMS metric by 3.9% over WoTE, the strongest baseline. Furthermore, on the NuPlan Test14 and Test14-hard benchmarks, SDD Planner ranks first with overall scores of 91.76 and 80.32, respectively, outperforming leading methods such as PLUTO. Real-vehicle closed-loop tests further confirm that SDD Planner maintains high safety standards while aligning with preset driving styles, validating its practical applicability for real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: 複雑な現実のシナリオにおける安全でスタイリングされた軌道計画を達成することは、自動運転システムにとって重要な課題である。 本稿では,運転スタイルと安全制約を効率的にリアルタイムに調整する拡散型フレームワークであるSDD Plannerを提案する。 このフレームワークは、2つのコアモジュールを統合している。Multi-Source Style-Aware Encoderは、不均一な安全スタイルの知覚のために、フューズダイナミックエージェントデータと環境コンテキストに注意を向ける、Multi-Source Style-Aware Encoderと、拡散復調プロセス内の優先度を適応的に調整して、ユーザ優先の安全トラジェクトリを生成するStyle-Guided Dynamic Trajectory Generatorである。 大規模な実験では、SDD Plannerが最先端のパフォーマンスを達成することが示されている。 StyleDriveベンチマークでは、最強のベースラインであるWoTEよりもSM-PDMSメトリックが3.9%向上している。 さらに、NuPlan Test14とTest14-hardベンチマークでは、SDD Plannerがそれぞれ91.76と80.32のスコアでランク付けし、PLUTOのような先進的な手法よりも優れている。 実車閉ループテストは、SDD Plannerが事前設定された運転スタイルと整合しながら高い安全基準を維持し、現実の展開に実用的に適用可能であることをさらに確認する。

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