EVI-030
Evidence
Fig. 7：γ=0.95 峰值；γ=1.0 过度保守刹车致高密度区追尾，γ=0.2 安全弱化。
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|---|---|
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| type | evidence |
| claims | CLM-032 |
| source | PPR-2606.26017 |
| observation | Fig. 7 (fig:occ_share): impact of occupancy weight γ on Test14-hard score, with vertical reference line at 0.95 |
| method | sweep γ over [0,1] in Eq. (1); γ=1.0 = remove progress term, γ→0 = remove occupancy term; rest fixed |
| scope | Test14-hard; NR-mode rear-end collision observation stated in text |
Result
性能曲线在 γ=0.95 达峰（论文全基准固定该值）；γ=0.2 一类低值安全执行变弱；γ=1.0（无 progress 项）出现过度保守刹车，作者报告高密度区域 NR 模式下 rear-end collisions 增加。
Caveats
rear-end 增量无独立分表，仅有正文叙述 + 曲线形态；“保守刹车→追尾”链条未做逐场景分解；单 benchmark 扫描。
关联（10）
- PPR-2606.26017 G2DP: Diffusion Planning with Spatio-Temporal Grid Guidance
- FRM-2606.26017 G2DP 五层重建：核心对象是 CPT-013 时空代价体（占据概率栅格 × 路线进度图融合）在推理期的可微引导；公理层为能量重加权目标分布、Top-K 车体聚合与末段注入等六个作者前提；论证主干是 Table 4 在同一 DiT 骨干下隔离『稠密网格 vs 稀疏实例』的引导模态消融（稀疏臂按 PPR-2501.15564 附录 C 实现、以 oracle 邻车供给）。
- CLM-032 稠密网格引导是纯推理期模块：占据预测器与生成骨干分开训练、仅在推理耦合，不重训不改骨干即可注入解析梯度，且部分替代事后规则精修（作者推断）。
- EVI-024 co-source 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）。
- EVI-025 co-source Table 4：Grid +3.35 score/+3.59 collision/+4.94 TTC；Sparse(Oracle) −1.96 score/−10.13 comfort/+0.64 collision。稀疏臂按 PPR-2501.15564 附录 C 式 10 的实例级有向距离能量实现，与稠密臂在信号形态与信息内容两轴同时不同（评注已补）。
- EVI-026 co-source Tables 2–3：interPlan 零样本 G2DP† 62.55（+9.65），collision +10.15、TTC +10.75；progress/speed limit 略降。
- EVI-027 co-source Table 5：G2DP 较 DP collision +11.0、progress +10.5、TTC +6.7；progress/along-route 超 PDM-Closed。
- EVI-028 co-source Fig. 8：steps 8–9 + lambda_t=0.5 峰值 77.61；早窗与 lambda_t≥0.8 均退化。
- EVI-029 co-source Table 6：Top-15 双split峰值 92.26/80.05；Average 86.33 洗信号、Max 76.84 抗伪影差。
- EVI-031 co-source Table 1/2 + 正文：G2DP† reactive +3.7、interPlan +0.81、精修依赖 +4.1 vs DP +12.8。