論文の概要: LaMPilot: An Open Benchmark Dataset for Autonomous Driving with Language Model Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04372v2
• Date: Thu, 4 Apr 2024 05:20:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 19:43:34.828689
• Title: LaMPilot: An Open Benchmark Dataset for Autonomous Driving with Language Model Programs
• Title（参考訳）: LaMPilot: 言語モデルプログラムによる自律運転のためのオープンベンチマークデータセット
• Authors: Yunsheng Ma, Can Cui, Xu Cao, Wenqian Ye, Peiran Liu, Juanwu Lu, Amr Abdelraouf, Rohit Gupta, Kyungtae Han, Aniket Bera, James M. Rehg, Ziran Wang,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Modelsを自律走行システムに統合するフレームワークであるLaMPilotを紹介する。 我々はLaMPilot-Benchにおける既設LLMの性能評価実験を行った。 この結果から,多様な運転シナリオの処理や運転時のユーザ指示に従う上でのLLMの可能性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.09165309585287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Autonomous driving (AD) has made significant strides in recent years. However, existing frameworks struggle to interpret and execute spontaneous user instructions, such as "overtake the car ahead." Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive reasoning capabilities showing potential to bridge this gap. In this paper, we present LaMPilot, a novel framework that integrates LLMs into AD systems, enabling them to follow user instructions by generating code that leverages established functional primitives. We also introduce LaMPilot-Bench, the first benchmark dataset specifically designed to quantitatively evaluate the efficacy of language model programs in AD. Adopting the LaMPilot framework, we conduct extensive experiments to assess the performance of off-the-shelf LLMs on LaMPilot-Bench. Our results demonstrate the potential of LLMs in handling diverse driving scenarios and following user instructions in driving. To facilitate further research in this area, we release our code and data at https://github.com/PurdueDigitalTwin/LaMPilot.
• Abstract（参考訳）: 自律運転(AD)は近年大きな進歩を遂げている。 しかし、既存のフレームワークは「先行する車を追い越す」などの自発的なユーザー指示を解釈し実行するのに苦労している。 大きな言語モデル(LLM)は、このギャップを埋める可能性を示す印象的な推論能力を示している。 本稿では,LLMをADシステムに統合する新しいフレームワークであるLaMPilotについて述べる。 また、ADにおける言語モデルプログラムの有効性を定量的に評価するために設計された最初のベンチマークデータセットであるLaMPilot-Benchを紹介する。 本稿では,LaMPilot-Bench 上での既製の LLM の性能を評価するために,LaMPilot フレームワークを広範囲に導入した。 この結果から,多様な運転シナリオの処理や運転時のユーザ指示に従う上でのLLMの可能性が示された。 この領域のさらなる研究を促進するため、コードとデータはhttps://github.com/PurdueDigitalTwin/LaMPilot.comで公開しています。

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