本次分享我们邀请到了中国科学院自动化研究所硕士生邢泽斌，为大家详细介绍他们中稿CVPR 2025的工作 ：
自动驾驶场景中，轨迹规划往往具有多模态特性，如选择不同车道的驾驶策略。传统的轨迹回归方式和使用扩散模型方式都出现了轨迹质量下降的问题。本次分享中，将主要介绍采用我们在这个方向上的探索：GoalFlow: Goal-Driven Flow Matching for Multimodal Trajectories Generation in End-to-End Autonomous Driving（CVPR2025）。首先我们构建了一个目标点词表，并设计了一种推理过程不需要高精地图的目标点评估机制，以有效捕捉分布信息。后引入了流匹配来基于目标点对轨迹进行建模。借此，可以大大缩短扩散模型在去噪过程所需的推理步数，同时产生高质量的轨迹。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2503.05689
代码地址：https://github.com/YvanYin/GoalFlow
极市直播预告｜CVPR2025：端到端自动驾驶中的多模态轨迹生成
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