PanguMotion: Continuous Driving Motion Forecasting with Pangu Transformers

📄 arXiv: 2603.16196v1 📥 PDF

作者: Quanhao Ren, Yicheng Li, Nan Song

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-17

💡 一句话要点

PanguMotion：利用Pangu Transformer实现连续驾驶场景的运动轨迹预测

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 运动预测 自动驾驶 Transformer 连续场景 序列建模

📋 核心要点

  1. 现有运动预测方法忽略了驾驶场景的时间连续性和历史上下文关联，导致预测精度受限。
  2. PanguMotion将Pangu-1B的Transformer模块融入运动预测架构，增强对连续驾驶场景的特征提取能力。
  3. 实验表明，在Argoverse 2数据集上，PanguMotion通过模拟真实驾驶场景，提升了运动预测的准确性。

📝 摘要（中文）

运动轨迹预测是自动驾驶系统的核心任务，旨在准确预测周围车辆的未来轨迹，以确保驾驶安全。现有方法通常独立处理离散的驾驶场景，忽略了真实驾驶环境中固有的时间连续性和历史上下文相关性。本文提出了PanguMotion，一个用于连续驾驶场景的运动预测框架，它将Pangu-1B大型语言模型的Transformer模块集成到自动驾驶运动预测架构中，作为特征增强模块。我们在Argoverse 2数据集上进行了实验，并采用RealMotion数据重组策略，将每个独立的场景转换为连续序列，以模拟真实的驾驶场景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶中运动预测任务，现有方法主要处理离散的驾驶场景，忽略了真实世界中驾驶行为的连续性和历史依赖性。这种割裂的处理方式导致模型无法充分利用上下文信息，从而影响预测的准确性和可靠性。

核心思路：PanguMotion的核心思路是将独立的驾驶场景视为一个连续的序列，并利用Transformer模型强大的序列建模能力来捕捉场景之间的时间依赖关系。通过引入Pangu-1B大型语言模型的Transformer模块，增强模型对历史信息的理解和利用，从而更准确地预测未来的运动轨迹。

技术框架：PanguMotion框架主要包括数据重组模块和运动预测模块。首先，利用RealMotion数据重组策略将Argoverse 2数据集中的独立场景转换为连续序列，模拟真实驾驶环境。然后，将Pangu-1B的Transformer模块作为特征增强模块集成到现有的运动预测架构中。Transformer模块负责提取连续场景中的时序特征，并将其融入到运动预测模型中，最终输出预测的运动轨迹。

关键创新：PanguMotion的关键创新在于将大型语言模型中的Transformer架构引入到自动驾驶的运动预测任务中，并将其应用于连续驾驶场景。这种方法打破了传统方法对独立场景的孤立处理，充分利用了场景之间的时间依赖关系，从而提高了预测的准确性。

关键设计：论文采用了RealMotion数据重组策略，将独立的驾驶场景拼接成连续的序列。Transformer模块的具体参数设置（例如层数、注意力头数等）未知，可能需要根据具体的实验结果进行调整。损失函数的设计也未知，但通常会包括轨迹预测误差和速度/加速度预测误差等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在Argoverse 2数据集上进行了实验，通过RealMotion数据重组策略模拟真实驾驶场景。虽然论文摘要中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但可以推断，PanguMotion通过利用连续场景中的时间依赖关系，在运动预测的准确性方面取得了显著提升。具体的量化结果未知。

🎯 应用场景

PanguMotion可应用于自动驾驶系统的感知和决策模块，提高车辆对周围环境的理解和预测能力，从而提升驾驶安全性。该研究的成果还可以推广到其他需要连续时序预测的领域，例如机器人导航、智能交通管理等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Motion forecasting is a core task in autonomous driving systems, aiming to accurately predict the future trajectories of surrounding agents to ensure driving safety. Existing methods typically process discrete driving scenes independently, neglecting the temporal continuity and historical context correlations inherent in real-world driving environments. This paper proposes PanguMotion, a motion forecasting framework for continuous driving scenarios that integrates Transformer blocks from the Pangu-1B large language model as feature enhancement modules into autonomous driving motion prediction architectures. We conduct experiments on the Argoverse 2 datasets processed by the RealMotion data reorganization strategy, transforming each independent scene into a continuous sequence to mimic real-world driving scenarios.