Flow-ERD:用于多样化交通仿真的智能体类型感知流匹配与熵正则化蒸馏

Hugging Face Daily Papers 论文

摘要

Flow-ERD是一个多智能体交通仿真器,结合了智能体类型感知流匹配与熵正则化蒸馏,以实现既真实又多样化的运动模式,在WOSAC测试基准上排名第一。

真实且多样化的交通仿真对于自动驾驶开发至关重要。然而,当前的主流基准主要奖励真实感,近期方法也相应进行了优化,导致多样性探索不足。我们提出Flow-ERD,一个同时追求真实感和多样性的多智能体仿真器。其骨干结构——智能体类型感知流匹配(AFM),将流匹配的多模态表现力与类型特定的运动学执行相结合,在保持细粒度多样性的同时确保运动与各智能体类型一致。第二阶段——熵正则化蒸馏(ERD),使用熵正则化的反向KL散度目标对闭环滚动分布进行微调,这减轻了协变量偏移,同时明确防止塌缩到高密度模式。我们使用无日志多样性指标结合标准真实感评分评估Flow-ERD。Flow-ERD在WOSAC测试基准上排名第一,并在可复现基线中主导了真实感-多样性帕累托前沿。我们的项目页面位于https://seulbinhwang.github.io/flow-erd-project-page/{here}。
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论文页面 - Flow-ERD:面向多样化交通模拟的智能体类型感知流匹配与熵正则化蒸馏

来源:https://huggingface.co/papers/2607.06957

摘要

Flow-ERD 是一种多智能体交通模拟器,它将智能体类型感知的流匹配与熵正则化蒸馏相结合,以实现既真实又多样化的运动模式。

真实且多样化的交通模拟对于自动驾驶开发至关重要。然而,当前的主流评测基准主要奖励真实性,近期方法也相应地进行优化,导致多样性未被充分探索。我们提出 Flow-ERD,一种同时追求真实性与多样性的多智能体模拟器 (https://huggingface.co/papers?q=multi-agent%20simulator)。其主干网络——智能体类型感知流匹配 (https://huggingface.co/papers?q=Flow%20Matching)(AFM),将流匹配 (https://huggingface.co/papers?q=flow%20matching) 的多模态表达能力 (https://huggingface.co/papers?q=multi-modal%20expressiveness) 与类型特定的运动执行 (https://huggingface.co/papers?q=kinematic%20execution) 结合起来。它在保持每个智能体类型运动一致性的同时,保留了细粒度的多样性。第二阶段——熵正则化蒸馏(ERD),通过熵正则化的反向 KL 散度目标 (https://huggingface.co/papers?q=entropy-regularized%20reverse-KL%20objective) 微调闭环推演分布。这减轻了协变量偏移 (https://huggingface.co/papers?q=covariate%20shift),同时明确防止坍缩到高密度模式。我们使用无日志的多样性度量以及标准的真实性评分来评估 Flow-ERD。Flow-ERD 在 WOSAC 测试基准中排名第一,并在可复现基线中占据真实性-多样性帕累托前沿。我们的项目页面可在此 (https://seulbinhwang.github.io/flow-erd-project-page/) 获取。

查看 arXiv 页面 (https://arxiv.org/abs/2607.06957)查看 PDF (https://arxiv.org/pdf/2607.06957)项目页面 (https://seulbinhwang.github.io/flow-erd-project-page/)添加到收藏 (https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2607.06957)

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