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。

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