MISTY: 믹서 기반 단일 단계 드리프팅을 통한 고속 모션 계획

MISTY: High-Throughput Motion Planning via Mixer-based Single-step Drifting

안전한 자율 주행을 위해서는 다양한 경로 생성 기술이 필수적이지만, 기존의 확산 기반 계획기는 반복적인 신경망 함수 평가로 인해 높은 추론 지연 문제를 겪습니다. 본 논문에서는 MISTY (Mixer-based Inference for Single-step Trajectory-drifting Yield)라는 고속 생성 모션 계획기를 제안합니다. MISTY는 순수한 단일 단계 추론을 통해 최첨단 수준의 폐루프 성능을 달성합니다. MISTY는 환경 정보를 캡처하기 위한 벡터화된 서브 그래프 인코더, 전문가 경로를 32차원 잠재 공간으로 구조화하기 위한 변분 오토인코더, 그리고 2차원 주의 복잡성을 제거하기 위한 초경량 MLP-믹서 디코더를 통합합니다. 특히, 우리는 학습 단계에서 복잡한 분포 변화를 완전히 처리할 수 있도록 잠재 공간 드리프팅 손실을 도입했습니다. 명시적인 인력 및 반력 포뮬레이션을 통해, 모델은 기존 전문가 데이터에서 찾아보기 어려운 능동적인 기동, 예를 들어 능동적인 추월과 같은 새로운 기동을 생성할 수 있습니다. nuPlan 벤치마크에 대한 광범위한 실험 결과, MISTY는 어려운 Test14-hard 데이터셋에서 최첨단 결과를 달성했으며, 비반응 및 반응 환경에서 각각 80.32와 82.21의 종합 점수를 기록했습니다. MISTY는 99 FPS 이상의 속도로 작동하며, 엔드투엔드 지연은 10.1ms로, 반복적인 확산 기반 계획기보다 10배 빠른 속도를 제공하면서도 훨씬 안정적인 경로 생성을 가능하게 합니다.

Multi-modal trajectory generation is essential for safe autonomous driving, yet existing diffusion-based planners suffer from high inference latency due to iterative neural function evaluations. This paper presents MISTY (Mixer-based Inference for Single-step Trajectory-drifting Yield), a high-throughput generative motion planner that achieves state-of-the-art closed-loop performance with pure single-step inference. MISTY integrates a vectorized Sub-Graph encoder to capture environment context, a Variational Autoencoder to structure expert trajectories into a compact 32-dimensional latent manifold, and an ultra-lightweight MLP-Mixer decoder to eliminate quadratic attention complexity. Importantly, we introduce a latent-space drifting loss that shifts the complex distribution evolution entirely to the training phase. By formulating explicit attractive and repulsive forces, this mechanism empowers the model to synthesize novel, proactive maneuvers, such as active overtaking, that are virtually absent from the raw expert demonstrations. Extensive evaluations on the nuPlan benchmark demonstrate that MISTY achieves state-of-the-art results on the challenging Test14-hard split, with comprehensive scores of 80.32 and 82.21 in non-reactive and reactive settings, respectively. Operating at over 99 FPS with an end-to-end latency of 10.1 ms, MISTY offers an order-of-magnitude speedup over iterative diffusion planners while while achieving significantly robust generation.