COD-004
Code
Flow-Planner — Flow Planner 官方实现（DiffusionAD org，NeurIPS 2025）
| id | |
|---|---|
| updated | |
| type | code |
| title | Flow-Planner — Flow Planner 官方实现（DiffusionAD org，NeurIPS 2025） |
| repo | https://github.com/DiffusionAD/Flow-Planner |
| license | Apache-2.0 |
| version | git commit 366df7654d7b7fa77f9d2577279da63127c6d2f8（2026-04-03） |
| tier | 0 |
| lifecycle | EXTRACTED |
| epistemic | n/a |
| ingested | 2026-09-07 |
定位
Flow Planner（“Flow Matching-Based Autonomous Driving Planning with
Advanced Interactive Behavior Modeling”，Tan et al., NeurIPS 2025，arXiv:2510.11083）的官方实现。本库语境：EVI-024 主表中 G2DP 的
Test14-hard 对照基线（70.42，被 G2DP† 以 +7.2 超越——CLM-026/031
谱系的支撑数字）。论文卡尚未 ingest（arXiv:2506 无 TeX 缓存，2510.11083 待取），故本卡暂无 implements 边——ingest 该论文后回补。仓库 org 为 DiffusionAD，与 DP（ZhengYinan-AIR）共享作者（Yinan Zheng），两 repo 的评估脚本高度同构。
评估链核实（本卡的核心发现）
flow_planner/run_script/launch_sim_nuplan.sh 与 COD-003 的
runner 同构：裸调 devkit run_simulation.py +simulation=closed_loop_{non,}reactive_agents，不覆盖
observation → R 模式邻车策略 = devkit 默认 IDM（同 BMK-003
协议节口径）。训练数据管线直接复用 DP 的 npz 转换（README 明示 “as indicated in Diffusion-Planner”）——两个
baseline 的评测可比性因此有 repo 级证据。
Provenance 与 Review Log
- 原文缓存：
cache/sources/flow-planner/（git clone，gitignored；version = commit SHA，同 COD-001 裁决）。 - 2026-09-07 初建。待办：论文 PPR 卡 ingest（arXiv:2510.11083）后回补
implements边。
关联（5）
- BMK-003 “nuPlan closed-loop planning benchmark (Val14 / Test14 / Test14-hard)”
- COD-001 nuplan-devkit — nuPlan 官方开发套件（数据集/闭环模拟/指标实现）
- COD-003 Diffusion-Planner — Diffusion Planner 官方实现（ZhengYinan-AIR）
- CLM-026 nuPlan 训练的模型零样本迁移 interPlan：相对共享生成管线的 Diffusion Planner 大幅领先，增益集中于安全维度（碰撞避免、TTC），progress/speed-limit 类项持平或微降；优势依场景类型非全域均匀。
- EVI-024 Table 1：G2DP 系居纯 IL planner 首位，Test14-hard R 77.61（+7.2 over Flow Planner，+8.4 over Diffusion Planner）。