論文の概要: Risk-Aware Occupancy for Safety-Oriented End-to-End Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21470v2
• Date: Wed, 23 Sep 2026 15:56:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 00:05:17.64605
• Title: Risk-Aware Occupancy for Safety-Oriented End-to-End Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 安全指向型エンド・ツー・エンド自動運転におけるリスク意識の活用
• Abstract要約: 本稿では, 危険信号として, 幾何的占有率, 地図由来の交通制約, および将来のダイナミックエージェント占有率を融合する高密度BEV表現を提案する。 この表現に基づいて、私たちはインスタンス中心のエンドツーエンドフレームワークであるROIDriveを開発します。 nuScenes と Occ3D-nuScenes から派生したベンチマークである RiskOcc4D-nuScenes にも貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.208807155399962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional end-to-end driving systems model the environment with sparse objects and lane elements. While efficient, this paradigm discards planning-critical information in crowded and occluded scenarios, particularly for unstructured obstacles, ambiguous free space, and complex interactions. We propose risk-aware occupancy, a dense BEV representation that explicitly fuses geometric occupancy, map-derived traffic constraints, and future dynamic-agent occupancy as complementary risk signals. Built upon this representation, we develop ROIDrive, an instance-centric end-to-end framework with a dedicated risk-aware occupancy branch. The predicted occupancy is tokenized via sliding-window sampling and injected into planning queries via cross-attention, while temporal query consistency mitigates unreliable flickering queries. We also contribute RiskOcc4D-nuScenes, a benchmark derived from nuScenes and Occ3D-nuScenes with four automated annotation pipelines for multi-dimensional risk supervision. Experiments on representative occupancy architectures verify the learnability and transferability of our representation. Integrated with GenAD, it reduces collision rates by 35.0% (UniAD metric) and 52.9% (ST-P3 metric), confirming the efficacy of the proposed representation modality.
• Abstract（参考訳）: 従来のエンドツーエンド駆動システムは、スパースオブジェクトとレーン要素で環境をモデル化する。 効率的ではあるが、このパラダイムは、特に非構造的障害物、あいまいな自由空間、複雑な相互作用など、密集した、あるいは隠蔽されたシナリオにおける計画クリティカルな情報を捨てる。 本稿では, 危険信号として, 幾何的占有率, 地図由来の交通制約, および将来のダイナミックエージェント占有率を明確に融合させる, 密集したBEV表現であるリスク認識占有率を提案する。 この表現に基づいて、私たちはインスタンス中心のエンドツーエンドフレームワークであるROIDriveを開発します。 予測占有率はスライディングウィンドウサンプリングによってトークン化され、クロスアテンションを介して計画クエリに注入される。 nuScenes と Occ3D-nuScenes から派生したベンチマークである RiskOcc4D-nuScenes にも貢献する。 代表的占有アーキテクチャの実験は、表現の学習可能性と伝達可能性を検証する。 GenADと統合され、衝突速度を35.0%(UniADメートル法)と52.9%(ST-P3メートル法)に減らし、提案された表現モダリティの有効性を確認する。

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