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Adaptive-WAM:质量引导多出口轨迹规划器

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AI 综述

Sining Ang、Yuguang Yang、Yan Wang 等人提出 Adaptive-WAM:以 Wan2.2-5B 为骨干,在选定的 DiT 模块上挂接轨迹扩散头,由轻量轨迹质量评分器判断已解码轨迹是否达到质量阈值,达到即提前终止推理,否则从缓存隐状态继续向更深出口计算。作者称,控制实验显示规划性能对测试时的视频噪声水平不敏感,中间层已能解码出较强轨迹。 在 NAVSIM 上,自适应单轨迹规划器达到 90.8 PDMS,固定出口变体以 64 个候选达到 92.6 PDMS;在 NAVSIM v2 上取得 89.9 EPDMS。在 A100 上,自适应路由将 PDMS 从 90.62 提升到 90.79,端到端规划平均时延 170 ms,作者称比固定 block-15 规划器的 190 ms 低约 10%、比固定全深度规划器的 320 ms 低 47%。 作者称,不经目标域微调,Adaptive-WAM 迁移到 nuScenes 取得 0.88 m 平均 L2 误差和 0.08% 碰撞率。代码将发布。上述结果来自 arXiv 预印本,尚未经同行评议或独立验证。

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11月2日
  1. arXiv · cs.RO精选
    Adaptive-WAM:基于视频扩散中间特征的质量引导提前退出规划

    Adaptive-WAM 提出一种质量感知的多出口规划器,基于 Wan2.2-5B 主干,在选定的 DiT 模块上挂接轨迹扩散头,由轻量轨迹质量评分器在已解码轨迹满足质量阈值时终止推理,否则从缓存隐状态继续向更深出口计算。作者通过控制实验考察视频去噪时间步与 DiT 深度,发现规划性能对测试的视频噪声水平不敏感,而中间层已能解码出较强轨迹。在 NAVSIM 上,自适应单轨迹规划器达到 90.8 PDMS,固定出口变体以 64 个候选达到 92.6 PDMS;在 NAVSIM v2 上取得 89.9 EPDMS。

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