CogDrive: Cognition-Driven Multimodal Prediction-Planning Fusion for Safe Autonomy

📄 arXiv: 2512.02777v1 📥 PDF

作者: Heye Huang, Yibin Yang, Mingfeng Fan, Haoran Wang, Xiaocong Zhao, Jianqiang Wang

分类: cs.RO, cs.MA

发布日期: 2025-12-02

备注: 25 pages, 6 figures

💡 一句话要点

CogDrive：认知驱动的多模态预测-规划融合，保障自动驾驶安全

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 多模态预测 轨迹规划 认知建模 安全自主

📋 核心要点

  1. 现有基于学习的自动驾驶方法难以捕捉罕见但危及安全的行为，而基于规则的系统缺乏复杂交互的适应性。
  2. CogDrive 提出认知驱动的多模态预测与规划框架，融合显式模态推理和安全感知的轨迹优化。
  3. CogDrive 在 Argoverse2 和 INTERACTION 数据集上表现出色，闭环仿真验证了其在复杂场景中的自适应性。

📝 摘要（中文）

CogDrive 提出了一种认知驱动的多模态预测与规划框架，旨在提高混合交通场景下自动驾驶的安全性。该框架通过融合显式的模态推理和安全感知的轨迹优化，克服了现有基于学习的方法难以捕捉罕见但危及安全的行为，以及基于规则的系统缺乏复杂交互适应性的问题。预测模块基于拓扑运动语义和最近邻关系编码，采用交互模式的认知表示。通过可微模态损失和多模态高斯解码，CogDrive 学习稀疏且不平衡的交互行为，并改进长时程轨迹预测。规划模块结合了紧急响应概念，优化安全稳定的轨迹，其中短期一致的分支确保重规划周期内的安全，长期分支支持低概率切换模式下的平滑和无碰撞运动。在 Argoverse2 和 INTERACTION 数据集上的实验表明，CogDrive 在轨迹精度和漏检率方面表现出色，闭环仿真证实了其在汇流和交叉路口场景中的自适应行为。通过结合认知多模态预测和安全导向的规划，CogDrive 为复杂交通中的安全自主提供了一种可解释且可靠的范例。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶系统在混合交通场景中面临安全挑战，尤其是在处理罕见但危及安全的行为时。基于学习的方法难以泛化到这些情况，而基于规则的方法则缺乏适应复杂交互的能力。因此，需要一种能够理解多模态交互并进行动态规划的系统，以确保安全。

核心思路：CogDrive 的核心思路是结合认知建模和安全导向的规划。通过认知建模，系统能够理解不同交通参与者的意图和行为模式，从而更准确地预测其未来轨迹。同时，通过安全导向的规划，系统能够生成安全稳定的轨迹，并在紧急情况下做出快速响应。

技术框架：CogDrive 框架包含两个主要模块：预测模块和规划模块。预测模块负责预测交通参与者的未来轨迹，它基于拓扑运动语义和最近邻关系编码，采用交互模式的认知表示。规划模块则负责生成自动驾驶车辆的安全轨迹，它结合了紧急响应概念，并优化安全稳定的轨迹。

关键创新：CogDrive 的关键创新在于其认知驱动的多模态预测方法和安全导向的规划策略。认知驱动的预测方法能够更准确地捕捉交通参与者的意图和行为模式，而安全导向的规划策略则能够确保自动驾驶车辆在各种情况下都能保持安全。

关键设计：预测模块使用可微模态损失和多模态高斯解码来学习稀疏且不平衡的交互行为。规划模块则采用短期一致的分支来确保重规划周期内的安全，并使用长期分支来支持低概率切换模式下的平滑和无碰撞运动。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CogDrive 在 Argoverse2 和 INTERACTION 数据集上取得了显著的性能提升。在轨迹精度和漏检率方面，CogDrive 均优于现有方法。闭环仿真结果表明，CogDrive 在汇流和交叉路口等复杂场景中表现出良好的自适应行为，能够有效地避免碰撞。

🎯 应用场景

CogDrive 的潜在应用领域包括自动驾驶出租车、自动驾驶物流车、以及高级驾驶辅助系统（ADAS）。该研究的实际价值在于提高自动驾驶系统的安全性，减少交通事故的发生。未来，CogDrive 可以进一步扩展到更复杂的交通场景，并与其他传感器和算法集成，以实现更高级别的自动驾驶。

📄 摘要（原文）

Safe autonomous driving in mixed traffic requires a unified understanding of multimodal interactions and dynamic planning under uncertainty. Existing learning based approaches struggle to capture rare but safety critical behaviors, while rule based systems often lack adaptability in complex interactions. To address these limitations, CogDrive introduces a cognition driven multimodal prediction and planning framework that integrates explicit modal reasoning with safety aware trajectory optimization. The prediction module adopts cognitive representations of interaction modes based on topological motion semantics and nearest neighbor relational encoding. With a differentiable modal loss and multimodal Gaussian decoding, CogDrive learns sparse and unbalanced interaction behaviors and improves long horizon trajectory prediction. The planning module incorporates an emergency response concept and optimizes safety stabilized trajectories, where short term consistent branches ensure safety during replanning cycles and long term branches support smooth and collision free motion under low probability switching modes. Experiments on Argoverse2 and INTERACTION datasets show that CogDrive achieves strong performance in trajectory accuracy and miss rate, while closed loop simulations confirm adaptive behavior in merge and intersection scenarios. By combining cognitive multimodal prediction with safety oriented planning, CogDrive offers an interpretable and reliable paradigm for safe autonomy in complex traffic.