FutureX: Enhance End-to-End Autonomous Driving via Latent Chain-of-Thought World Model

📄 arXiv: 2512.11226v1 📥 PDF

作者: Hongbin Lin, Yiming Yang, Yifan Zhang, Chaoda Zheng, Jie Feng, Sheng Wang, Zhennan Wang, Shijia Chen, Boyang Wang, Yu Zhang, Xianming Liu, Shuguang Cui, Zhen Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-12

💡 一句话要点

FutureX：基于潜在思维链世界模型的端到端自动驾驶增强方案

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自动驾驶 端到端规划 世界模型 思维链 运动规划 未来场景预测 轨迹优化

📋 核心要点

  1. 端到端自动驾驶规划器在复杂动态环境中，仅依赖当前场景信息进行决策，难以应对自车行为对未来场景的影响。
  2. FutureX利用思维链（CoT）驱动的潜在世界模型，预测未来场景表征，从而指导运动轨迹的优化。
  3. 实验表明，FutureX能有效提升现有端到端规划器的性能，在NAVSIM数据集上，TransFuser的PDMS指标提升了6.2%。

📝 摘要（中文）

在自动驾驶中，端到端规划器从原始传感器数据学习场景表征，并利用这些表征生成运动规划或控制动作。然而，仅仅依赖当前场景进行运动规划可能导致在高度动态的交通环境中产生次优响应，因为自车行为会进一步改变未来场景。为了对未来场景的演变进行建模，我们利用世界模型来表示自车及其环境如何随时间相互作用和变化，这需要复杂的推理。思维链（CoT）通过预测一系列未来想法来指导轨迹优化，提供了一个有希望的解决方案。在本文中，我们提出了FutureX，这是一个CoT驱动的流程，它通过未来场景潜在推理和轨迹优化来增强端到端规划器，以执行复杂的运动规划。具体来说，Auto-think Switch检查当前场景，并决定是否需要额外的推理来产生更高质量的运动规划。一旦FutureX进入Thinking模式，潜在世界模型就会进行CoT引导的rollout，以预测未来场景表征，使Summarizer模块能够进一步优化运动规划。否则，FutureX在Instant模式下运行，以正向传递方式为相对简单的场景生成运动规划。大量的实验表明，FutureX通过产生更合理的运动规划和更少的碰撞来增强现有方法，而不会影响效率，从而实现了显著的整体性能提升，例如，在NAVSIM上TransFuser的PDMS提高了6.2。

🔬 方法详解

问题定义：现有端到端自动驾驶规划器在处理复杂和动态的交通环境时，由于仅依赖当前时刻的感知信息进行决策，缺乏对未来场景演变的预测能力，导致规划的轨迹可能不是最优的，甚至可能发生碰撞。尤其是在自车行为会显著影响未来场景的情况下，这种问题会更加突出。

核心思路：FutureX的核心思路是引入世界模型，并结合思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理，来预测未来场景的演变。通过对未来场景的潜在表征进行推理，从而指导当前时刻的运动规划，使得规划器能够考虑到自车行为对未来环境的影响，做出更合理的决策。

技术框架：FutureX包含以下几个主要模块： 1. Auto-think Switch：根据当前场景的复杂程度，决定是否需要进行额外的推理。 2. Latent World Model：在Thinking模式下，利用CoT引导的rollout，预测未来场景的潜在表征。 3. Summarizer Module：根据Latent World Model的预测结果，优化运动规划。 整体流程是，首先通过Auto-think Switch判断是否需要进入Thinking模式。如果需要，则通过Latent World Model预测未来场景，然后由Summarizer Module优化轨迹。否则，直接进入Instant模式，快速生成运动规划。

关键创新：FutureX的关键创新在于将思维链（CoT）推理与世界模型相结合，用于端到端自动驾驶的运动规划。通过CoT，模型能够逐步推理未来场景的演变，从而更好地指导轨迹规划。此外，Auto-think Switch的设计使得模型能够根据场景的复杂程度，动态地选择是否进行额外的推理，从而在性能和效率之间取得平衡。

关键设计：论文中提到Latent World Model进行CoT引导的rollout来预测未来场景表征，但具体网络结构、损失函数和参数设置等技术细节在摘要中没有详细说明，属于未知信息。Auto-think Switch的具体实现方式也未知。

📊 实验亮点

FutureX通过在NAVSIM数据集上对TransFuser等现有方法进行增强，实现了显著的性能提升。例如，TransFuser的PDMS（Percentage of Driving Maneuvers Successfully Completed）指标提高了6.2%。实验结果表明，FutureX能够生成更合理的运动规划，减少碰撞，同时保持较高的效率。

🎯 应用场景

FutureX具有广泛的应用前景，可以应用于各种自动驾驶场景，尤其是在需要复杂推理和预测的动态环境中，例如城市道路、高速公路等。该方法可以提高自动驾驶系统的安全性和可靠性，减少交通事故的发生。此外，FutureX还可以应用于机器人导航、游戏AI等领域，提升智能体的决策能力。

📄 摘要（原文）

In autonomous driving, end-to-end planners learn scene representations from raw sensor data and utilize them to generate a motion plan or control actions. However, exclusive reliance on the current scene for motion planning may result in suboptimal responses in highly dynamic traffic environments where ego actions further alter the future scene. To model the evolution of future scenes, we leverage the World Model to represent how the ego vehicle and its environment interact and change over time, which entails complex reasoning. The Chain of Thought (CoT) offers a promising solution by forecasting a sequence of future thoughts that subsequently guide trajectory refinement. In this paper, we propose FutureX, a CoT-driven pipeline that enhances end-to-end planners to perform complex motion planning via future scene latent reasoning and trajectory refinement. Specifically, the Auto-think Switch examines the current scene and decides whether additional reasoning is required to yield a higher-quality motion plan. Once FutureX enters the Thinking mode, the Latent World Model conducts a CoT-guided rollout to predict future scene representation, enabling the Summarizer Module to further refine the motion plan. Otherwise, FutureX operates in an Instant mode to generate motion plans in a forward pass for relatively simple scenes. Extensive experiments demonstrate that FutureX enhances existing methods by producing more rational motion plans and fewer collisions without compromising efficiency, thereby achieving substantial overall performance gains, e.g., 6.2 PDMS improvement for TransFuser on NAVSIM. Code will be released.