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主要作者及机构
本研究的主要作者包括Yinan Zheng、Ruiming Liang、Kexin Zheng、Jinliang Zheng、Liyuan Mao、Jianxiong Li、Weihao Gu、Rui Ai、Shengbo Eben Li、Xianyuan Zhan和Jingjing Liu。他们分别来自清华大学、中国科学院自动化研究所、香港中文大学、上海交通大学、Haomo.ai和上海人工智能实验室。该研究作为会议论文发表于2025年的ICLR（International Conference on Learning Representations）会议。
学术背景
研究领域为自动驾驶技术，特别是基于学习的规划方法。当前的学习型规划方法（如模仿学习）在处理复杂的开放环境时，难以平衡多个目标并缺乏安全保障，主要原因是其适应性和对多模态行为的学习能力有限，且过度依赖预定义的规则。为了解决这些问题，研究团队提出了一种基于Transformer的扩散规划器（Diffusion Planner），旨在通过扩散模型（Diffusion Model）实现闭环规划，有效建模多模态驾驶行为，并确保轨迹质量，无需基于规则的优化。该研究的目标是开发一种能够生成高质量轨迹、支持个性化驾驶行为调整的规划器，并在真实世界的自动驾驶场景中验证其性能。
研究流程
研究流程主要包括以下几个步骤：
1. 任务重新定义：将规划任务重新定义为未来轨迹生成任务，联合生成自车（ego vehicle）的规划轨迹和周围车辆的预测轨迹。通过扩散模型，研究团队实现了对多模态数据分布的有效建模。
2. 扩散规划器设计：基于扩散Transformer架构，设计了扩散规划器。其核心设计包括车辆信息整合、历史状态与车道信息融合、导航信息融合等模块。通过多层感知机（MLP）和自注意力机制，实现了对复杂驾驶场景的高效建模。
3. 规划行为对齐：通过分类器引导机制（Classifier Guidance），研究团队实现了对规划行为的灵活调整。例如，通过目标速度、舒适度、碰撞避免和可行驶区域等能量函数，引导模型生成符合特定需求的轨迹。
4. 数据增强与训练：在训练过程中，采用数据增强技术（如随机扰动和插值）来提高模型的鲁棒性。此外，使用Z-score归一化对数据进行处理，确保训练过程的稳定性。
5. 实验与评估：研究团队在NuPlan大规模自动驾驶规划基准和新收集的200小时配送车辆驾驶数据集上进行了广泛评估。通过与多种基线方法（如IDM、PDM、UrbanDriver等）的对比，验证了扩散规划器的性能。
主要结果
1. NuPlan基准测试：扩散规划器在NuPlan基准测试中表现出色，在多个测试场景中均达到了最先进的性能。特别是在闭环规划任务中，扩散规划器生成的轨迹更加平滑和鲁棒，且无需依赖基于规则的优化。
2. 配送车辆数据集测试：在配送车辆数据集上，扩散规划器展示了强大的迁移能力，能够适应不同的驾驶风格和场景。与基线方法相比，扩散规划器在碰撞避免、舒适度和可行驶区域等指标上均表现优异。
3. 多模态行为建模：扩散规划器能够有效捕捉多模态驾驶行为，例如在无导航信息的情况下，车辆可以表现出左转、右转或直行等多种行为。
4. 灵活引导机制：通过分类器引导机制，研究团队实现了对规划行为的实时调整。例如，在目标速度引导下，车辆能够精确匹配设定的速度范围；在舒适度引导下，车辆能够减少急加速或急减速行为。
结论
本研究提出了一种基于扩散模型的学习型规划方法，即扩散规划器。该方法通过扩散模型的强大表达能力和灵活引导机制，实现了高质量的自动驾驶规划。扩散规划器在NuPlan基准测试和配送车辆数据集上均表现出色，展示了其在复杂驾驶场景中的鲁棒性和适应性。此外，扩散规划器支持个性化驾驶行为的实时调整，为实际应用提供了重要的灵活性。
研究亮点
1. 创新性方法：本研究首次将扩散模型应用于自动驾驶规划任务，提出了基于扩散Transformer的规划器架构。
2. 高性能表现：扩散规划器在多个基准测试中均达到了最先进的性能，生成的轨迹更加平滑和鲁棒。
3. 灵活引导机制：通过分类器引导机制，研究团队实现了对规划行为的灵活调整，满足了安全和个性化驾驶的需求。
4. 广泛验证：研究团队不仅在NuPlan基准测试中验证了扩散规划器的性能，还通过新收集的配送车辆数据集展示了其强大的迁移能力。
其他有价值的内容
研究团队还探讨了扩散规划器的局限性，例如对横向灵活性（如变道行为）的不足，并提出了未来改进的方向，如引入强化学习或设计更有效的扩散引导机制。此外，研究团队开源了配送车辆数据集，为后续研究提供了重要的数据支持。
以上是对该研究的全面介绍，涵盖了其背景、方法、结果和意义，旨在为学术界和工业界提供有价值的参考。