ProDrive：エゴと環境の共同進化による自動運転のための先回り計画

Abstract

エンドツーエンドの自律運転プランナーは通常、現在の観測のみから軌跡を生成します。しかし、現実の走行環境は非常に動的であり、このような反応型の計画では将来のシーンの変化を見越すことができないため、しばしば近視眼的な判断や安全性に重大な失敗につながります。本研究では、自動運転のためのエゴ（自車）と環境の共進化を可能にする、世界モデルに基づく先読み型計画フレームワークであるProDriveを提案します。ProDriveは、クエリ中心の軌跡プランナーと、鳥瞰視点（BEV）の世界モデルをエンドツーエンドで共同学習します。すなわち、プランナーは多様な候補軌跡と計画を意識したエゴトークンを生成し、一方で世界モデルはそれらに条件付けて将来のシーンの進展を予測します。世界モデルへプランナーの特徴を注入し、すべての候補を並列に評価することで、ProDriveはエンドツーエンドの勾配伝播を維持し、将来の結果評価を計画形成に直接反映できるようにします。この双方向の結合により、現在の観測に基づく意思決定を超えた先読み型の計画が可能になります。NAVSIM v1に関する実験では、ProDriveが安全性と計画効率の両面で強力なベースラインを上回ることが示され、アブレーションにより提案するエゴ—環境結合設計の有効性が検証されます。