論文の概要: Asynchronous Large Language Model Enhanced Planner for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14556v3
• Date: Wed, 24 Jul 2024 07:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 18:31:55.873830
• Title: Asynchronous Large Language Model Enhanced Planner for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転のための非同期大規模言語モデル拡張プランナ
• Authors: Yuan Chen, Zi-han Ding, Ziqin Wang, Yan Wang, Lijun Zhang, Si Liu,
• Abstract要約: AsyncDriverは、リアルタイムプランナーが正確に制御可能な軌道予測を行うための新しいフレームワークである。 推論周波数の非同期性に乗じて,LLMが導入した計算コストの削減に成功している。 実験により,本手法はnuPlanの難解なシナリオに対して,より優れたクローズドループ評価性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.72215912937613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite real-time planners exhibiting remarkable performance in autonomous driving, the growing exploration of Large Language Models (LLMs) has opened avenues for enhancing the interpretability and controllability of motion planning. Nevertheless, LLM-based planners continue to encounter significant challenges, including elevated resource consumption and extended inference times, which pose substantial obstacles to practical deployment. In light of these challenges, we introduce AsyncDriver, a new asynchronous LLM-enhanced closed-loop framework designed to leverage scene-associated instruction features produced by LLM to guide real-time planners in making precise and controllable trajectory predictions. On one hand, our method highlights the prowess of LLMs in comprehending and reasoning with vectorized scene data and a series of routing instructions, demonstrating its effective assistance to real-time planners. On the other hand, the proposed framework decouples the inference processes of the LLM and real-time planners. By capitalizing on the asynchronous nature of their inference frequencies, our approach have successfully reduced the computational cost introduced by LLM, while maintaining comparable performance. Experiments show that our approach achieves superior closed-loop evaluation performance on nuPlan's challenging scenarios.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムプランナーは自律走行において顕著な性能を示したが、大規模言語モデル(LLM)の探索は、運動計画の解釈可能性と制御性を高めるための道を開いた。 それでも、LLMベースのプランナーは、資源消費の増大や推論時間の延長など、重大な課題に直面し続けている。 これらの課題を踏まえ、我々はAsyncDriverという非同期LLM拡張クローズドループフレームワークを導入し、LLMが生成したシーン関連命令機能を活用して、正確な軌道予測を行うためのリアルタイムプランナーを誘導する。 一方,本手法では,ベクトル化されたシーンデータと一連のルーティング命令を解釈・推論する上で,LLMの長所を強調し,リアルタイムプランナへの効果的な支援を実証する。 一方,提案フレームワークはLLMとリアルタイムプランナの推論プロセスを分離する。 推論周波数の非同期性に乗じて,LLMの計算コストを低減し,同等の性能を維持した。 実験により,本手法はnuPlanの難解なシナリオに対して,より優れたクローズドループ評価性能が得られることが示された。

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