都市交差点の信号制御は本質的に発進と停止の繰り返しをもたらし、特に交通需要が高い時間帯において遅延の増加と交通効率の低下を招いている。近年、コネクテッドおよび自動運転車（CAV）の普及に伴い、軌跡レベルの調整が従来の信号フェーズ制御を補完または超越する高いポテンシャルを持つ戦略として注目されている。本研究で提案されるDSIP（Diffusion-model-based Signal-free Intersection Planner）は、生成型拡散プロセスを駆動力とするマルチエージェント動作計画フレームワークである。DSIPは交差点管理のパラダイムを離散的な時間フェーズから連続的なマルチビークル軌跡最適化へシフトさせる革新的なアプローチである。 この研究では、理想的な通信および実行条件下での調整戦略の理論的上限性能を評価し、拡散駆動型アプローチのコア利益を分離している。SUMO プラットフォームを使用して、様々な四脚交差点構成でDSIPを評価した結果、DSIPは固定時間信号制御および最先端の強化学習ベースのコントローラーの両者と比較して、平均遅延を大幅に削減し、より高い平均速度を維持することが実証された。特に中程度から高密度の交通状況において、その優位性が顕著である。 これらの知見は、拡散ベースの軌跡計画が、将来の自律的な交差点管理の基盤として、スケーラブルで堅牢なソリューションを提供できることを示唆している。ソフトウェア定義型調整を通じて交差点の潜在能力を引き出すこのアプローチは、物理的インフラ拡張を必要とせずに都市の交通流効率を向上させるための、費用対効果に優れた経路を提供する可能性を持っている。