論文の概要: LC-LLM: Explainable Lane-Change Intention and Trajectory Predictions with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18344v1
- Date: Wed, 27 Mar 2024 08:34:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 17:47:17.024906
- Title: LC-LLM: Explainable Lane-Change Intention and Trajectory Predictions with Large Language Models
- Title（参考訳）: LC-LLM:大規模言語モデルを用いた説明可能なレーン切替意図と軌道予測
- Authors: Mingxing Peng, Xusen Guo, Xianda Chen, Meixin Zhu, Kehua Chen, Hao, Yang, Xuesong Wang, Yinhai Wang,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) の強い推論能力と自己説明能力を活用する,説明可能なレーン変更予測モデルを提案する。
大規模高次元データセットに対する実験により,車線変化予測タスクにおけるLC-LLMの優れた性能と解釈性を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.46007039539533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To ensure safe driving in dynamic environments, autonomous vehicles should possess the capability to accurately predict the lane change intentions of surrounding vehicles in advance and forecast their future trajectories. Existing motion prediction approaches have ample room for improvement, particularly in terms of long-term prediction accuracy and interpretability. In this paper, we address these challenges by proposing LC-LLM, an explainable lane change prediction model that leverages the strong reasoning capabilities and self-explanation abilities of Large Language Models (LLMs). Essentially, we reformulate the lane change prediction task as a language modeling problem, processing heterogeneous driving scenario information in natural language as prompts for input into the LLM and employing a supervised fine-tuning technique to tailor the LLM specifically for our lane change prediction task. This allows us to utilize the LLM's powerful common sense reasoning abilities to understand complex interactive information, thereby improving the accuracy of long-term predictions. Furthermore, we incorporate explanatory requirements into the prompts in the inference stage. Therefore, our LC-LLM model not only can predict lane change intentions and trajectories but also provides explanations for its predictions, enhancing the interpretability. Extensive experiments on the large-scale highD dataset demonstrate the superior performance and interpretability of our LC-LLM in lane change prediction task. To the best of our knowledge, this is the first attempt to utilize LLMs for predicting lane change behavior. Our study shows that LLMs can encode comprehensive interaction information for driving behavior understanding.
- Abstract（参考訳）: ダイナミックな環境での安全な運転を確保するために、自動運転車は、事前に周囲の車両の車線変更意図を正確に予測し、将来の軌道を予測できる能力を持つ必要がある。
既存の動き予測手法は、特に長期予測精度と解釈可能性の観点から、改善の余地が十分にある。
本稿では,Large Language Models (LLM) の強い推論能力と自己説明能力を活用する,説明可能なレーン変更予測モデルであるLC-LLMを提案する。
基本的に、車線変更予測タスクを言語モデリング問題として再構成し、車線変更予測タスクに特化して、車線変更予測タスクを調整するための教師付き微調整技術を用いて、車線変更予測タスクを自然言語で処理する。
これにより、LLMの強力な常識推論能力を利用して、複雑な対話的な情報を理解し、長期予測の精度を向上させることができる。
さらに、推論段階では、説明要件をプロンプトに組み込む。
したがって, LC-LLMモデルでは車線変化の意図や軌道を予測できるだけでなく, その予測を説明でき, 解釈可能性を高めることができる。
大規模高次元データセットの大規模実験により,車線変化予測タスクにおけるLC-LLMの性能と解釈性が向上した。
我々の知る限りでは、LLMを車線変化の予測に活用する最初の試みである。
本研究は, LLMが運転行動理解のための包括的相互作用情報をエンコードできることを示唆する。
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