# Diffusion-Planner

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/sdks/zhengyinan-air-diffusion-planner
> 所属分类：sdks | 最近核验日期：2026-03-10 | 技术层级：L3, L4, L7

## 核心摘要

ZhengYinan-AIR 在 GitHub 开源的框架，主要语言 Python。 [ICLR 2025 Oral] The official implementation of "Diffusion-Based Planning for Autonomous Driving with Flexible Guidance"

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L3", "L4", "L7"] |
| `links` | [{"title": "GitHub", "url": "https://github.com/ZhengYinan-AIR/Diffusion-Planner"}] |
| `updated` | 2026-03-10 |
| `repo` | https://github.com/ZhengYinan-AIR/Diffusion-Planner |
| `language` | ["python"] |
| `pinned_versions` | [{"version_or_sha": "main / 最新稳定分支，对应 PyTorch 2.x 适配版本", "tested_env": "Ubuntu 22.04 LTS / Python 3.10+ / CUDA 12.x / PyTorch 2.1+", "notes": "克隆仓库后安装requirements.txt依赖，可直接运行demo脚本验证规划效果，支持自定义引导条件接入自有自动驾驶管线。"}] |
| `incompatible_envs` | ["不支持Windows原生运行，需使用WSL2虚拟化环境且配置CUDA直通", "Python 3.8及以下版本存在依赖包兼容问题，不建议使用"] |
| `repo_stats` | {"stars": 1071, "forks": 179, "as_of": "2026-10-13"} |
| `tool_type` | framework |
| `overview_sources` | ["https://github.com/ZhengYinan-AIR/Diffusion-Planner"] |

## 技术详解与生态说明

Diffusion-Planner是面向自动驾驶领域的开源规划算法框架，核心开发语言为Python，是ICLR 2025 Oral论文《Diffusion-Based Planning for Autonomous Driving with Flexible Guidance》的官方实现，核心功能围绕扩散模型实现自动驾驶路径规划，支持灵活的引导条件配置，可适配不同场景下的规划决策需求。

该框架适配自动驾驶L3到L7层级的规划决策技术栈，不绑定特定硬件机型，开发者可直接克隆开源仓库，通过Python环境依赖安装后集成到现有自动驾驶研发管线中，也可基于其实现二次开发，验证扩散模型在自动驾驶规划场景的落地效果。

## 原始核验来源 (Sources)

- [GitHub ZhengYinan-AIR/Diffusion-Planner](https://github.com/ZhengYinan-AIR/Diffusion-Planner)