ChatPaper.aiChatPaper

Langzeit-Traffiksimulation mit verschachtelter autoregressiver Bewegungs- und Szenariengenerierung

Long-term Traffic Simulation with Interleaved Autoregressive Motion and Scenario Generation

June 20, 2025
Autoren: Xiuyu Yang, Shuhan Tan, Philipp Krähenbühl
cs.AI

Zusammenfassung

Ein idealer Verkehrssimulator repliziert die realistische langfristige Punkt-zu-Punkt-Fahrt, die ein autonomes System während des Einsatzes erlebt. Bisherige Modelle und Benchmarks konzentrieren sich auf die geschlossene Bewegungssimulation für initiale Agenten in einer Szene. Dies ist für die langfristige Simulation problematisch. Agenten betreten und verlassen die Szene, während das Ego-Fahrzeug neue Regionen erreicht. Wir schlagen InfGen vor, ein einheitliches Next-Token-Vorhersagemodell, das eine verschachtelte geschlossene Bewegungssimulation und Szenengenerierung durchführt. InfGen wechselt automatisch zwischen dem Modus der geschlossenen Bewegungssimulation und der Szenengenerierung. Es ermöglicht eine stabile langfristige Rollout-Simulation. InfGen erreicht den Stand der Technik in der kurzfristigen (9s) Verkehrssimulation und übertrifft alle anderen Methoden in der langfristigen (30s) Simulation deutlich. Der Code und das Modell von InfGen werden unter https://orangesodahub.github.io/InfGen veröffentlicht.
English
An ideal traffic simulator replicates the realistic long-term point-to-point trip that a self-driving system experiences during deployment. Prior models and benchmarks focus on closed-loop motion simulation for initial agents in a scene. This is problematic for long-term simulation. Agents enter and exit the scene as the ego vehicle enters new regions. We propose InfGen, a unified next-token prediction model that performs interleaved closed-loop motion simulation and scene generation. InfGen automatically switches between closed-loop motion simulation and scene generation mode. It enables stable long-term rollout simulation. InfGen performs at the state-of-the-art in short-term (9s) traffic simulation, and significantly outperforms all other methods in long-term (30s) simulation. The code and model of InfGen will be released at https://orangesodahub.github.io/InfGen
PDF42June 23, 2025