論文の概要: Temporally Decoupled Diffusion Planning for Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25462v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 14:04:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.320271
- Title: Temporally Decoupled Diffusion Planning for Autonomous Driving
- Title（参考訳）: 自律運転のための時分割拡散計画
- Authors: Xiang Li, Bikun Wang, John Zhang, Jianjun Wang,
- Abstract要約: 動的都市環境における運動計画には、短期的目標と即時安全のバランスが必要である。
本稿では、ノイズ・アズ・マスクのパラダイムを用いて軌道生成を再構成する時間分解拡散モデル(TDDM)を提案する。
トラジェクトリを独立したノイズレベルを持つセグメントに分割することにより、高雑音を情報空白として、弱い雑音を文脈的手がかりとして暗黙的に扱う。
これにより、より保存状態の良い時間的文脈と内部相関を利用して、破損した短期状態にモデルを補うことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.701508758642954
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Motion planning in dynamic urban environments requires balancing immediate safety with long-term goals. While diffusion models effectively capture multi-modal decision-making, existing approaches treat trajectories as monolithic entities, overlooking heterogeneous temporal dependencies where near-term plans are constrained by instantaneous dynamics and far-term plans by navigational goals. To address this, we propose Temporally Decoupled Diffusion Model (TDDM), which reformulates trajectory generation via a noise-as-mask paradigm. By partitioning trajectories into segments with independent noise levels, we implicitly treat high noise as information voids and weak noise as contextual cues. This compels the model to reconstruct corrupted near-term states by leveraging internal correlations with better-preserved temporal contexts. Architecturally, we introduce a Temporally Decoupled Adaptive Layer Normalization (TD-AdaLN) to inject segment-specific timesteps. During inference, our Asymmetric Temporal Classifier-Free Guidance utilizes weakly noised far-term priors to guide immediate path generation. Evaluations on the nuPlan benchmark show TDDM approaches or exceeds state-of-the-art baselines, particularly excelling in the challenging Test14-hard subset.
- Abstract（参考訳）: 動的都市環境における運動計画には、短期的目標と即時安全のバランスが必要である。
拡散モデルがマルチモーダルな意思決定を効果的に捉える一方で、既存のアプローチは軌道をモノリシックな実体として扱う。
これを解決するために,ノイズ・アズ・マスクのパラダイムを用いて軌道生成を再構成するTDDM(Temporally Decoupled Diffusion Model)を提案する。
トラジェクトリを独立したノイズレベルを持つセグメントに分割することにより、高雑音を情報空白として、弱い雑音を文脈的手がかりとして暗黙的に扱う。
これは、より保存状態の良い時間的文脈と内部相関を利用して、腐敗した短期状態を再構築するモデルを補完する。
アーキテクチャ的には、セグメント固有のタイムステップを注入するために、時間的に分離された適応層正規化(TD-AdaLN)を導入する。
推定において,非対称な時間的分類自由誘導法は,雑音の弱い遠方前処理を用いて即時経路生成を誘導する。
nuPlanベンチマークの評価によると、TDDMのアプローチは最先端のベースラインを超えている。
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