CPT-014
Concept
Average Displacement Error (ADE)
| id | |
|---|---|
| updated | |
| type | concept |
| name | Average Displacement Error (ADE) |
| aliases | average L2 error, ADE, minADE（预测文献多模态口径） |
| defined-by | COD-001, PPR-2106.11810 |
Definition
给定规划器轨迹与专家（人类记录）轨迹在共同时间轴上的逐点位置，ADE 是两者欧氏距离在评估时域上的均值。nuPlan devkit 的实现（compute_traj_errors，discount_factor=1）对专家轨迹按
comparison_frequency 降采样后逐帧计算：
\[\mathrm{ADE}(h) \;=\; \frac{1}{|\mathcal{F}_h|}\sum_{t\in\mathcal{F}_h}
\left\lVert p^{\mathrm{plan}}_t - p^{\mathrm{expert}}_t \right\rVert_2\]
其中 \(\mathcal{F}_h\) 为从当前帧起 \(h\) 秒内的采样帧集合，\(p_t\) 为 \(t\) 时刻 ego 位置（二维）。nuPlan 口径对 \(h\in\{3,5,8\}\,\mathrm{s}\) 分档报告。
Disambiguation
- 开环指标：ADE 只度量轨迹几何相似度，不涉及交互后果——PPR-2106.11810 指出驾驶行为多模态下 L2 类指标不适定（合理规划可与人类选择不同模态而同分受罚）；nuPlan 评分体系因此以闭环指标为主，ADE 仅作参照。
- minADE（预测文献）：多模态预测基准（Argoverse 等）对 \(K\) 条候选轨迹取最小 ADE（minADE）；nuPlan 闭环评估每场景只有单条执行轨迹，无 min 化——两者数值不可直接比较。
- 打分：
PlannerExpertAverageL2ErrorStatistics.compute_score\(=\max(0,\;1-\mathrm{ADE}/8\,\mathrm{m})\)（默认阈值max_average_l2_error_threshold=8m）。
Referents
关联（11）
- PPR-2106.11810 nuPlan: A closed-loop ML-based planning benchmark for autonomous vehicles
- 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）
- FRM-2411.15139 DiffusionDrive 五层重建（骨架）：核心对象是锚定高斯分布上的截断扩散策略（K-Means 锚点 + 只注少量噪声的短程去噪）与级联扩散解码器；公理层含『驾驶行为多模』『人类驾驶遵循固定模式可作先验』『去噪步数是实时瓶颈』；论证主干是 Transfuser→Transfuser_DP→Transfuser_TD→DiffusionDrive 的逐级路线图（质量、多样性、FPS 三者同测）。
- FRM-2608.19085 DA-WAM 五层重建（骨架）：核心对象是候选特定的动作条件未来潜（每候选一个、不共享）与未来潜条件的因子化打分器；公理层含『世界模型的规划价值受其预测影响候选级打分的直接程度约束』与离线日志只记录专家执行未来；论证主干是同一骨干下的匹配消融（无未来预测／共享全局未来／当前潜／动作条件未来，± 安全关键难负例）隔离预测-行动耦合。
- CPT-015 Final Displacement Error (FDE)
- CPT-016 Miss Rate (MR)
- CPT-017 PDM Score (PDMS)
- CPT-015 co-definer Final Displacement Error (FDE)
- CPT-016 co-definer Miss Rate (MR)
- CPT-018 co-definer Intervention