Долгосрочное моделирование трафика с чередующейся авторегрессионной генерацией движения и сценариев
Long-term Traffic Simulation with Interleaved Autoregressive Motion and Scenario Generation
June 20, 2025
Авторы: Xiuyu Yang, Shuhan Tan, Philipp Krähenbühl
cs.AI
Аннотация
Идеальный симулятор дорожного движения воспроизводит реалистичные долгосрочные поездки от точки до точки, с которыми сталкивается автономная система в процессе эксплуатации. Предыдущие модели и тестовые наборы данных сосредоточены на замкнутом моделировании движения для начальных агентов в сцене. Это создает проблемы для долгосрочного моделирования, так как агенты появляются и исчезают из сцены, когда эго-транспортное средство перемещается в новые области. Мы предлагаем InfGen — унифицированную модель предсказания следующего токена, которая выполняет чередующееся замкнутое моделирование движения и генерацию сцены. InfGen автоматически переключается между режимами замкнутого моделирования движения и генерации сцены, что обеспечивает стабильное долгосрочное моделирование. InfGen демонстрирует наилучшие результаты в краткосрочном (9 секунд) моделировании дорожного движения и значительно превосходит все другие методы в долгосрочном (30 секунд) моделировании. Код и модель InfGen будут опубликованы на сайте https://orangesodahub.github.io/InfGen.
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