論文の概要: LaST-VLA: Thinking in Latent Spatio-Temporal Space for Vision-Language-Action in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01928v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 14:42:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.914314
• Title: LaST-VLA: Thinking in Latent Spatio-Temporal Space for Vision-Language-Action in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: LaST-VLA: 自律運転における視線制御のための潜時空間を考える
• Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、認識と計画の統合によって自動運転に革命をもたらした。 明示的なテキスト・オブ・ワット(CoT)への依存は、意味的・知覚的疎結合と知覚的・象徴的対立につながる。 潜在的推論への最近のシフトは、連続的な隠れ空間で考えることによって、これらのボトルネックを回避しようとする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.38662345656532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Vision-Language-Action (VLA) models have revolutionized autonomous driving by unifying perception and planning, their reliance on explicit textual Chain-of-Thought (CoT) leads to semantic-perceptual decoupling and perceptual-symbolic conflicts. Recent shifts toward latent reasoning attempt to bypass these bottlenecks by thinking in continuous hidden space. However, without explicit intermediate constraints, standard latent CoT often operates as a physics-agnostic representation. To address this, we propose the Latent Spatio-Temporal VLA (LaST-VLA), a framework shifting the reasoning paradigm from discrete symbolic processing into a physically grounded Latent Spatio-Temporal CoT. By implementing a dual-feature alignment mechanism, we distill geometric constraints from 3D foundation models and dynamic foresight from world models directly into the latent space. Coupled with a progressive SFT training strategy that transitions from feature alignment to trajectory generation, and refined via Reinforcement Learning with Group Relative Policy Optimization (GRPO) to ensure safety and rule compliance. \method~setting a new record on NAVSIM v1 (91.3 PDMS) and NAVSIM v2 (87.1 EPDMS), while excelling in spatial-temporal reasoning on SURDS and NuDynamics benchmarks.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルは知覚と計画の統一によって自律運転に革命をもたらしたが、CoT(Designual Textual Chain-of-Thought)への依存は、意味的・知覚的疎結合と知覚的・象徴的対立をもたらす。 潜在的推論への最近のシフトは、連続的な隠れ空間で考えることによって、これらのボトルネックを回避しようとする。 しかし、明示的な中間的制約がなければ、標準潜在CoTはしばしば物理学に依存しない表現として機能する。 これを解決するために、離散シンボル処理から物理基底化されたラテン時空間CoTへ推論パラダイムをシフトするフレームワークであるLaST-VLA(Latent Spatio-Temporal VLA)を提案する。 両機能アライメント機構を実装することにより、3次元基礎モデルから幾何的制約を抽出し、世界モデルから直接潜在空間へ動的フォレストを抽出する。 機能アライメントから軌道生成へ移行する進歩的なSFTトレーニング戦略と結合し、安全とルールコンプライアンスを確保するために、グループ相対政策最適化(GRPO)による強化学習を通じて洗練される。 NAVSIM v1 (91.3 PDMS) と NAVSIM v2 (87.1 EPDMS) の新たな記録を樹立し、SURDS と NuDynamics ベンチマークの時空間推論に優れていた。

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