DiffusionDrive：迈向生成式多模态端到端自动驾驶

1. 概述

DiffusionDrive 是由 地平线公司与华中科技大学于 2025年3月26日 联合发布的一项面向自动驾驶与智能决策的新型扩散模型方法。该模型基于条件扩散机制，实现了多模态、高鲁棒性的轨迹规划能力，标志着扩散模型在实际决策任务中的首次高效落地，相关研究成果在多个开放数据集上取得了领先性能。

• 项目地址：https://drivingdiffusion.github.io/
• Code & Model & Demo: hustvl/DiffusionDrive

2. 方法描述

该研究提出了一种基于扩散模型的自动驾驶系统，将传感器数据作为输入，并预测车辆未来轨迹。该方法使用条件扩散模型来逐渐添加噪声到原始数据样本中，然后训练一个反向过程模型来预测干净的数据样本。在推理过程中，该模型会根据给定的条件信息逐步优化随机噪声，以获得更准确的轨迹预测结果。!](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/15e7e9fff82b41b7bff41770d80c27e1.png)

DiffusionDrive 结合了扩散模型的多模态生成优势与端到端自动驾驶的实时性与安全性需求，提出了一套创新性的轨迹生成策略，主要包括以下核心技术：

2.1. 截断扩散策略（Truncated Diffusion Policy）

• 相较传统扩散模型需数十步的逐步去噪，DiffusionDrive 通过 锚定高斯分布 作为起点，仅需 2步迭代 即可完成轨迹生成。
• 大幅降低推理时间（加速约10倍），实现近实时轨迹预测。
• 有效缓解传统扩散模型中的计算开销过高与模式崩溃（Mode Collapse）问题。

2.2. 多模态锚点先验（Multi-mode Anchors Prior）

• 引入场景相关的多模态轨迹锚点作为先验，指导模型生成多样但合理的轨迹分布；
• 保证在复杂交通场景下生成多样性强、物理合理性高的轨迹，提升鲁棒性与安全性。

2.3. 锚定高斯分布（Anchored Gaussian Distribution）初始化机制

• 相比随机噪声初始化，锚定分布更贴近目标轨迹分布；
• 避免了生成过程中无效采样或偏离问题，增强生成稳定性。

2.4. 级联扩散解码器（Cascade Diffusion Decoder）

• 在轨迹生成过程中与条件场景上下文进行增强交互；
• 提升模型对复杂场景的理解与决策能力，进一步提高轨迹预测精度与可靠性。

2.5. 端到端决策建模框架

• 不依赖规则或中间感知模块，模型可直接从传感器数据（如摄像头图像、激光雷达点云等）学习轨迹；
• 实现完整的“感知-理解-生成”一体化处理流程，支持自动驾驶决策的端到端落地

3. DiffusionDrive优越性

DiffusionDrive能够实现实时的多模式规划轨迹，并在多个基准数据集上取得了显著的性能提升。 相比于传统的回归方法，DiffusionDrive考虑了驾驶行为的不确定性以及多元性，通过引入锚定高斯分布和截断扩散策略来实现更加合理的轨迹生成。同时，该模型还采用了高效的变形注意力机制和级联解码器，进一步提高了轨迹重建的质量和多样性，避免了从纯随机噪声开始的冗长迭代，仅需2步即可完成高质量轨迹推理，相比传统扩散策略加速10倍。
实验结果表明，DiffusionDrive在多项指标上均优于现有的方法，并且能够在实时速度下运行。这些成果为自动驾驶技术的发展提供了新的思路和方法。

4. 未来展望

随着自动驾驶技术的不断发展，自动驾驶决策制定模型的需求也在不断增加。DiffusionDrive作为一种基于扩散模型的方法，在未来的自动驾驶研究中有着广阔的应用前景。例如：

• 将其与其他深度学习模型结合使用，以提高其性能和可靠性；
• 将其扩展到其他领域的决策制定问题中，如机器人导航等；

总之，DiffusionDrive为自动驾驶领域的研究提供了一个全新的思路和方法，值得进一步深入探索和发展。

5. 商业前景

• 自动驾驶产业链：作为决策层模块，与感知、控制模块配合，赋能 L3-L4 级自动驾驶系统；
• 工业机器人导航：适用于小型移动式焊接机器人、自主搬运机器人等设备，实现轨迹动态生成与避障；
• 智能物流与安防机器人：支持在复杂仓储、巡检环境中灵活行动；
• 军工与特种任务机器人：在战场、灾区、极端环境中自主路径规划；