論文の概要: Enactor: From Traffic Simulators to Surrogate World Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18266v1
- Date: Wed, 18 Mar 2026 20:38:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.841997
- Title: Enactor: From Traffic Simulators to Surrogate World Models
- Title（参考訳）: Enactor: 交通シミュレータから世界モデルのサロゲートへ
- Authors: Yash Ranjan, Rahul Sengupta, Anand Rangarajan, Sanjay Ranka,
- Abstract要約: 交通マイクロシミュレータは道路網の性能評価に様々な「何」条件下で広く利用されている。
深層学習に基づく手法は、周囲の環境に応じて、車や歩行者をエージェントとしてモデルに応用されている。
世界モデルパラダイムにインスパイアされた我々は,トランスフォーマーアーキテクチャを用いたアクター中心の生成モデルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.361095816227488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traffic microsimulators are widely used to evaluate road network performance under various ``what-if" conditions. However, the behavior models controlling the actions of the actors are overly simplistic and fails to capture realistic actor-actor interactions. Deep learning-based methods have been applied to model vehicles and pedestrians as ``agents" responding to their surrounding ``environment" (including lanes, signals, and neighboring agents). Although effective in learning actor-actor interaction, these approaches fail to generate physically consistent trajectories over long time periods, and they do not explicitly address the complex dynamics that arise at traffic intersections which is a critical location in urban networks. Inspired by the World Model paradigm, we have developed an actor centric generative model using transformer-based architecture that is able to capture the actor-actor interaction, at the same time understanding the geometry to the traffic intersection to generate physically grounded trajectories that are based on learned behavior. Moreover, we test the model in a live ``simulation-in-the-loop" setting, where we generate the initial conditions of the actors using SUMO and then let the model control the dynamics of the actors. We let the simulation run for 40000 timesteps (4000 seconds), testing the performance of the model on long timerange and evaluating the trajectories on traffic engineering related metrics. Experimental results demonstrate that the proposed framework effectively captures complex actor-actor interactions and generates long-horizon, physically consistent trajectories, while requiring significantly fewer training samples than traditional agent-centric generative approaches. Our model is able to outperform the baseline in traffic related as well as aggregate metrics where our model beats the baseline by more than 10x on the KL-Divergence.
- Abstract（参考訳）: 交通マイクロシミュレータは、様々な「What-if」条件下で道路網の性能を評価するために広く用いられている。しかし、アクターの行動を制御する行動モデルは、過度に単純化され、現実的なアクターとアクターの相互作用を捉えることができない。深層学習に基づく手法は、周囲の「環境」に対応する「エージェント」としてモデル車両や歩行者に適用されている。アクターとアクターの相互作用を学習するのには有効であるが、これらのアプローチは、長期間にわたって物理的に一貫したトラジェクトリを生成することができず、都市ネットワークにおける重要な位置である交通交差点で発生する複雑なダイナミックスに明示的に対処することができない。世界モデルパラダイムに触発されて、我々は、アクターとアクターの相互作用を捉えるために、アクターとアクターとアクターの相互作用を捉えたアクター中心の遺伝子モデルを開発した。さらに、アクターとアクターとアクターの相互作用を同時に捉えるために、アクターとアクターとアクターの相互作用を同じ時間に捉えた上で、アクターとアクターとアクターとアクターの相互作用を動的に生成する。
シミュレーションを4000000のタイムステップ(4000秒)で実行し、長い時間帯でモデルの性能をテストし、交通工学関連のメトリクスの軌跡を評価する。
実験により,提案フレームワークは複雑なアクターとアクターの相互作用を効果的に捉え,長い水平・物理的に一貫した軌道を生成する一方で,従来のエージェント中心生成手法に比べてトレーニングサンプルを著しく少なくすることを示した。
我々のモデルは,KL-Divergenceでベースラインを10倍以上上回り,トラフィックのベースラインを上回ります。
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