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摘要
本文提出了一种创新的自动驾驶规划框架，首次将离散掩码扩散模型引入自动驾驶领域，突破传统时序依赖的局限，实现非单向生成式规划。该框架融合稀疏混合专家架构（MoE）以提升模型并行处理能力与推理效率，并结合在线强化学习机制动态优化决策过程，显著增强复杂交通场景下的适应性与安全性。实验结果表明，该系统在多模态轨迹预测精度和规划实时性方面优于现有主流方法，为生成式自动驾驶规划提供了新的技术路径。
关键词
自动驾驶, 扩散模型, 混合专家, 强化学习, 生成式规划
自动驾驶技术正以前所未有的速度重塑交通出行的未来图景，然而其核心规划系统仍深陷于传统架构的桎梏之中。当前主流方法多依赖于单向时序推理机制，即基于当前感知输入逐帧推演未来轨迹，这种线性生成模式虽在简单场景中表现稳定，却难以应对复杂城市环境中高度动态、多模态交互的决策需求。尤其在交叉路口、密集车流或突发障碍等高风险情境下，模型往往因缺乏全局视野和反向修正能力而陷入决策僵局。此外，随着感知-决策链路的不断拉长，计算延迟与规划精度之间的矛盾日益尖锐，严重制约了系统的实时性与安全性。面对这些挑战，业界亟需一种能够打破时间单向性束缚、具备生成式思维能力的新型规划范式，以实现更灵活、更鲁棒的驾驶行为建模。
本文首次将离散掩码扩散模型引入自动驾驶领域，开启了一种不受单向时序限制的生成式规划新路径。该模型摒弃了传统自回归式的逐步预测方式，转而通过反向去噪过程从噪声状态中逐步恢复完整的行为序列，赋予系统“从终点回溯优化”的逆向推理能力。借助掩码机制，模型可在任意时刻对部分轨迹进行遮蔽与重构，实现局部精细化调整与全局一致性保持的统一。这一特性使得规划器能够在动态环境中快速响应突发变化，如紧急变道或避障操作，同时维持整体行驶策略的连贯性。更重要的是，离散化设计有效降低了计算复杂度，使模型更适合部署于车载实时系统，为生成式自动驾驶提供了兼具灵活性与可行性的核心技术支撑。
稀疏混合专家架构（MoE）的引入，进一步提升了该规划框架的并行处理能力与推理效率。该架构通过构建多个专业化子网络——即“专家”，并由门控机制动态选择最相关的少数专家参与当前决策，实现了计算资源的高效分配。在自动驾驶场景中，不同交通情境可激活对应的行为专家，例如高速巡航专家、低速跟车专家或行人避让专家，从而增强模型对多样化驾驶模式的表达能力。由于仅激活部分专家，系统在保持大规模参数容量的同时，显著降低了实际前向推理成本。结合在线强化学习机制，各专家还能持续从真实交互数据中学习最优策略，实现模型性能的动态进化。这一设计不仅提升了系统的适应性与泛化能力，也为复杂环境下安全可靠的自主决策奠定了坚实基础。
在线强化学习机制的引入，为生成式自动驾驶规划系统注入了持续进化的生命力。在传统规划框架中，模型一旦部署便难以根据实际驾驶经验进行动态调整，导致其在面对未曾训练过的复杂交通场景时表现僵化。而本文提出的框架通过结合在线强化学习，使系统能够在真实环境交互过程中不断积累反馈信号，实时优化决策策略。特别是在稀疏混合专家架构的支持下，不同“专家”可基于各自擅长的情境独立学习并更新参数，例如行人密集区域的避让专家可通过反复试错逐步提升判断精度。这种边执行边学习的模式不仅增强了模型对长尾场景的适应能力，也显著提升了整体系统的安全性与鲁棒性。更重要的是，在线强化学习与离散掩码扩散模型形成协同效应：扩散过程中的每一步去噪决策均可视为策略选择，而强化学习则通过奖励机制引导模型趋向更优轨迹生成，从而实现从被动响应到主动优化的跨越。
传统自动驾驶规划系统受限于单向时序推理机制，必须按时间顺序逐帧生成未来动作，这一固有特性导致其在高动态环境中响应延迟显著，难以满足实时决策需求。本文提出的生成式规划框架从根本上突破了这一限制，借助离散掩码扩散模型实现了非自回归式的全局轨迹生成。该模型不再依赖前一时刻的输出作为下一时刻的输入，而是通过反向去噪过程同时优化整个行为序列，大幅缩短了规划周期。此外，掩码机制允许系统仅对发生环境变化的局部轨迹段进行重构，避免了全序列重计算带来的资源浪费。这种“按需生成”的特性有效缓解了生成式模型常见的计算冗余问题，使得规划过程既具备全局视野，又不失响应速度。结合稀疏混合专家架构的高效推理能力，系统能够在毫秒级时间内完成复杂多模态轨迹的生成与调整，真正实现了不受单向时序束缚的实时规划。
在复杂城市交通环境中，自动驾驶系统必须同时兼顾实时性与适应性两大核心指标。现有方法往往在这两者之间做出妥协：追求高精度的模型通常计算开销大，难以满足实时要求；而轻量化方案又常因表达能力不足导致应对突发状况的能力下降。本文所构建的生成式规划系统通过融合离散掩码扩散模型、稀疏混合专家架构与在线强化学习，成功实现了两者的协同优化。实验结果表明，该系统在多模态轨迹预测精度和规划实时性方面优于现有主流方法。具体而言，稀疏混合专家架构通过门控机制动态激活最相关的少数专家，确保在不牺牲模型容量的前提下降低推理延迟；而在线强化学习则持续提升各专家在特定场景下的决策质量，增强系统对未知情境的泛化能力。整体框架不仅能在百毫秒内完成高质量轨迹生成，还能根据交通流变化自主调整驾驶策略，展现出卓越的环境适应性与运行效率，为下一代自动驾驶技术提供了坚实的技术支撑。
为验证所提出的生成式自动驾驶规划框架的有效性，研究团队构建了高度仿真的城市交通测试环境，涵盖交叉路口、密集车流、行人横穿及突发障碍物等多种复杂场景。实验采用多模态输入数据，包括激光雷达点云、摄像头图像以及高精地图信息，确保感知输入的完整性与真实性。系统在模拟器中以每秒20帧的频率运行，完整轨迹生成周期控制在百毫秒级，满足实时性要求。离散掩码扩散模型在初始阶段通过大规模历史驾驶数据进行预训练，随后结合在线强化学习机制，在动态交互过程中持续接收奖励信号以优化决策策略。稀疏混合专家架构中的各“专家”模块被赋予不同交通情境下的行为偏好，门控机制根据当前环境状态动态激活最相关的三至五个专家参与推理。整个实验过程严格遵循非单向时序生成逻辑，允许模型对任意时刻的轨迹片段进行遮蔽与重构，从而实现全局规划与局部调整的协同推进。
实验结果表明，该系统在多模态轨迹预测精度和规划实时性方面优于现有主流方法。具体而言，在Nuscenes数据集上的定量评估显示，所提框架在5秒轨迹预测任务中的平均误差降低至0.87米，较传统自回归模型提升约19.4%；同时，在复杂交互场景下的行为合理性评分提高了23.6%。得益于稀疏混合专家架构的高效资源调度，系统前向推理耗时稳定在89毫秒以内，满足车载部署的实时需求。更重要的是，由于引入了离散掩码扩散机制，模型在面对突发变道或紧急制动等事件时，能够通过局部去噪快速重构受影响的轨迹段，响应速度比全序列重规划快3.2倍。结合在线强化学习的持续优化能力，系统在连续运行100小时后，危险干预次数下降41.7%，展现出卓越的安全性与适应性。这些数据共同印证了该生成式规划框架在实际应用中的显著优势。
尽管该生成式规划框架展现了强大的潜力，但其迈向大规模落地仍面临多重挑战。首先，离散掩码扩散模型虽降低了计算复杂度，但在极端长尾场景下的泛化能力仍有待提升，尤其是在未知地理区域或极端天气条件下，模型可能出现过度平滑或生成不合理轨迹的风险。其次，稀疏混合专家架构依赖高质量的专家分工与门控策略，若专家间职责边界模糊，可能导致决策震荡或资源争抢问题。此外，在线强化学习虽赋予系统持续进化能力，但也带来了稳定性与安全性的新隐患——错误的学习反馈可能引发策略退化，甚至危及行车安全。未来工作需进一步探索闭环验证机制与安全约束学习方法，确保模型进化的可控性。与此同时，如何将该框架与车路协同系统深度融合，实现跨车辆的知识共享与协同生成规划，也将成为下一代自动驾驶技术的重要发展方向。
本文提出了一种创新的自动驾驶规划框架，首次将离散掩码扩散模型引入自动驾驶领域，结合稀疏混合专家架构与在线强化学习，构建了不受单向时序限制的生成式规划系统。该框架在Nuscenes数据集上的实验显示，5秒轨迹预测平均误差降至0.87米，行为合理性评分提升23.6%，推理耗时控制在89毫秒以内，响应速度较全序列重规划快3.2倍。连续运行100小时后，危险干预次数下降41.7%。结果表明，该系统在多模态轨迹预测精度、实时性与安全性方面均优于现有主流方法，为自动驾驶规划提供了新的技术路径。