論文の概要: Empowering Autonomous Driving with Large Language Models: A Safety Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00812v4
• Date: Fri, 22 Mar 2024 17:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 22:30:18.426769
• Title: Empowering Autonomous Driving with Large Language Models: A Safety Perspective
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる自律運転の強化:安全の観点から
• Authors: Yixuan Wang, Ruochen Jiao, Sinong Simon Zhan, Chengtian Lang, Chao Huang, Zhaoran Wang, Zhuoran Yang, Qi Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) の自律運転システムへの統合について検討する。 LLMは行動計画におけるインテリジェントな意思決定者であり、文脈的安全学習のための安全検証シールドを備えている。 適応型LLM条件モデル予測制御(MPC)と状態機械を用いたLLM対応対話型行動計画スキームという,シミュレーション環境における2つの重要な研究について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.90376711290808
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous Driving (AD) encounters significant safety hurdles in long-tail unforeseen driving scenarios, largely stemming from the non-interpretability and poor generalization of the deep neural networks within the AD system, particularly in out-of-distribution and uncertain data. To this end, this paper explores the integration of Large Language Models (LLMs) into AD systems, leveraging their robust common-sense knowledge and reasoning abilities. The proposed methodologies employ LLMs as intelligent decision-makers in behavioral planning, augmented with a safety verifier shield for contextual safety learning, for enhancing driving performance and safety. We present two key studies in a simulated environment: an adaptive LLM-conditioned Model Predictive Control (MPC) and an LLM-enabled interactive behavior planning scheme with a state machine. Demonstrating superior performance and safety metrics compared to state-of-the-art approaches, our approach shows the promising potential for using LLMs for autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: 自律運転(AD)は、特にアウト・オブ・ディストリビューションと不確実なデータにおいて、ADシステム内のディープニューラルネットワークの非解釈性と不適切な一般化に起因する、長いテールの予期せぬ運転シナリオにおいて重大な安全性上のハードルに直面する。 そこで本稿では,Large Language Models (LLM) のADシステムへの統合について検討する。 提案手法では,LLMを行動計画におけるインテリジェントな意思決定者として採用し,環境安全学習のための安全検証シールドを付加し,運転性能と安全性を向上させる。 適応型LLM条件モデル予測制御(MPC)と状態機械を用いたLLM対応対話型行動計画スキームという,シミュレーション環境における2つの重要な研究について述べる。 我々のアプローチは、最先端のアプローチと比較して優れた性能と安全性の指標を示すものであり、自動運転車にLLMを使うことの有望な可能性を示している。

関連論文リスト

• Generating Out-Of-Distribution Scenarios Using Language Models [58.47597351184034]
  大規模言語モデル(LLM)は自動運転において有望であることを示している。 本稿では,多様なOF-Distribution(OOD)駆動シナリオを生成するためのフレームワークを提案する。 我々は、広範囲なシミュレーションを通じてフレームワークを評価し、新しい"OOD-ness"メトリクスを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T16:38:17Z)
• Active Learning for Robust and Representative LLM Generation in Safety-Critical Scenarios [32.16984263644299]
  大きな言語モデル(LLM)は、安全対策のための貴重なデータを生成することができるが、しばしば分布バイアスを示す。 LLM生成を導くために,アクティブラーニングとクラスタリングを統合した新しいフレームワークを提案する。 この結果から,提案フレームワークは,基礎となるデータ分布の事前知識を必要とせずに,より代表的な安全シナリオを生成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T21:48:14Z)
• Towards Inference-time Category-wise Safety Steering for Large Language Models [3.712541089289745]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なユースケースで機能や応用が前例のない進歩を遂げている。 LLMの脆弱な性質は、トレーニングなしの推論時間法による追加の安全ステアリングステップを保証している。 本稿では,近年の推論時安全ステアリング作業と異なり,カテゴリー別ステアリングベクトルを用いたLCM出力の安全ステアリングについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T02:02:06Z)
• Towards Interactive and Learnable Cooperative Driving Automation: a Large Language Model-Driven Decision-Making Framework [79.088116316919]
  コネクテッド・オートモービルズ(CAV)は世界中の道路試験を開始したが、複雑なシナリオにおける安全性と効率性はまだ十分ではない。 本稿では,対話型かつ学習可能なLLM駆動協調運転フレームワークCoDrivingLLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T14:36:00Z)
• Using Multimodal Large Language Models for Automated Detection of Traffic Safety Critical Events [5.233512464561313]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキスト、ビジュアル、オーディオのモダリティを統合する新しいアプローチを提供する。 我々のフレームワークはMLLMの推論能力を活用し、文脈固有のプロンプトを通して出力を誘導する。 予備的な結果は、ゼロショット学習と正確なシナリオ分析におけるフレームワークの可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T23:50:41Z)
• A Superalignment Framework in Autonomous Driving with Large Language Models [2.650382010271]
  大規模言語モデル (LLM) と多モード大規模言語モデル (MLLM) は、自律運転において広く使われている。 その重要性にもかかわらず、自動運転におけるLLMのセキュリティの側面は未解明のままである。 本研究は,マルチエージェントLLMアプローチを利用した,自動運転車の新たなセキュリティフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T05:26:38Z)
• LLM-Assist: Enhancing Closed-Loop Planning with Language-Based Reasoning [65.86754998249224]
  従来のルールベースプランナとLCMベースのプランナを併用した,新しいハイブリッドプランナを開発した。 当社のアプローチでは,既存のプランナが苦労する複雑なシナリオをナビゲートし,合理的なアウトプットを生成すると同時に,ルールベースのアプローチと連携して作業する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T02:53:45Z)
• LanguageMPC: Large Language Models as Decision Makers for Autonomous Driving [87.1164964709168]
  この作業では、複雑な自律運転シナリオの意思決定コンポーネントとして、Large Language Models(LLM)を採用している。 大規模実験により,提案手法は単車載タスクのベースラインアプローチを一貫して超えるだけでなく,複数車載コーディネートにおいても複雑な運転動作の処理にも有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:59:49Z)
• Evaluating Model-free Reinforcement Learning toward Safety-critical Tasks [70.76757529955577]
  本稿では、国家安全RLの観点から、この領域における先行研究を再考する。 安全最適化と安全予測を組み合わせた共同手法であるUnrolling Safety Layer (USL)を提案する。 この領域のさらなる研究を容易にするため、我々は関連するアルゴリズムを統一パイプラインで再現し、SafeRL-Kitに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T06:30:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。