FlowDrive论文提出数据平衡流匹配轨迹规划器

2026年11月，FlowDrive提出一种基于调制流匹配的轨迹规划器。该方法通过学习条件整流流，在少数流匹配步骤内将噪声直接映射为轨迹分布，旨在解决驾驶数据中的长尾分布偏差。 为缓解偏差，该方法通过轨迹模式重加权优化数据平衡，并利用有调节的在环引导注入小扰动，在保持场景一致性的同时增加轨迹多样性。其FlowDrive*变体在多项测试中表现突出。 在nuPlan和侧重交互的interPlan基准测试中，FlowDrive达到了学习类规划器中最先进的性能，并接近采用规则改进的方法水平。相关代码已公开供研究使用。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。