論文の概要: Gating Before Commitment: Anticipating Intent Divergence to Prevent Post-Interaction Decision Failures in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26074v1
• Date: Wed, 26 Aug 2026 17:42:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-27 14:15:16.009069
• Title: Gating Before Commitment: Anticipating Intent Divergence to Prevent Post-Interaction Decision Failures in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: コミット前のゲーティング: 自律運転におけるインターアクション後の意思決定失敗防止のためのインテントダイバージェンスを予想する
• Abstract要約: 本研究では,言語誘導型インテントモジュールが構造化記述子を読み出し,スムーズなインテント・ジオメトリ・ダイバージェンススコアを計算し,コミット前に計画された操作をゲートする決定層について検討する。 リプレイされたオフロードの出発と、凍結して公表された実装の下での4つのクラッシュクリップで、ゲーティングは計画を修復する唯一のレイヤーである。 このモデルの実証された役割は、これらの失敗を最も早く検出し、幾何学的規則に対する不確実な拒否である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.206758778146282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intent misinterpretation during vehicle interactions causes recurring planning failures. We study a decision layer in which a language-guided intent module reads structured descriptors, computes a smoothed intent-geometry divergence score, and gates the planned maneuver before commitment, upstream of a corridor envelope. On a replayed off-road departure and four crash clips under a frozen, disclosed implementation, gating is the only layer that repairs the plan: on the main case it fires 72 ms after the drift onset but 161 ms before the corridor exit, keeping the trajectory in the corridor in all ten replays. The first calibration draws nine false triggers in 5.9 minutes, each from scoring uncertainty as half a conflict; a preregistered redesign treating uncertainty as abstention cuts this to 0.341 per minute. Two ablations bound the model's contribution: the full score detects fastest on four of five failures under the deployed eligibility, three of five against the unvetoed rule (000871 by one cycle; 000228 by a pre-onset fire on an uncertain stretch that five clips cannot classify as signal or coincidence; dropping the confidence term costs two detections), while on in-domain tracks at equal false positives the geometric rule more than triples its detection. The evidence supports the gating mechanism; the model's demonstrated roles are the fastest detection on these failures and an uncertainty veto on the geometric rule.
• Abstract（参考訳）: 車両間相互作用における意図的誤解釈は、繰り返し計画失敗を引き起こす。 本研究では,言語誘導型インテントモジュールが構造化記述子を読み出し,スムーズなインテント・ジオメトリ・ディペンジェンススコアを計算し,コンベロエンベロープの上流で計画された操作をゲートする決定層について検討する。 リプレイされたオフロードの出発と、凍結された実装の下での4つのクラッシュクリップで、ゲーティングは計画の修復を行う唯一の層であり、メインケースではドリフトの開始後72ms、回廊の出口前161msを発射し、回廊内の軌道を全10回のリプレイで維持する。 第1校正では5.9分で9つの偽のトリガーが引き起こされ、それぞれが不確かさを半分の紛争として評価する。 完全なスコアは、デプロイされた適性の下で5つの障害のうち4つで最速に検出され、5つのうち3つが未調査のルール(1,000871を1サイクルで検出する;000228は、5つのクリップが信号や偶然に分類できないという不確実なストレッチのオンセット前火災によるものである。 その証拠はゲーティング機構を支持しており、モデルの実証された役割は、これらの失敗を最も早く検出し、幾何学的な規則に対する不確実な拒否である。

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