論文の概要: GenFollower: Enhancing Car-Following Prediction with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05611v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 04:54:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 17:00:01.941262
• Title: GenFollower: Enhancing Car-Following Prediction with Large Language Models
• Title（参考訳）: GenFollower: 大規模言語モデルによる自動車追従予測の強化
• Authors: Xianda Chen, Mingxing Peng, PakHin Tiu, Yuanfei Wu, Junjie Chen, Meixin Zhu, Xinhu Zheng,
• Abstract要約: 我々は、これらの課題に対処するために、大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいゼロショットプロンプトアプローチであるGenFollowerを提案する。 我々は,車追従動作を言語モデリング問題として再編成し,不均一な入力をLLMのための構造化プロンプトに統合する。 オープンデータセットの実験は、GenFollowerの優れたパフォーマンスと解釈可能な洞察を提供する能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.847589952558566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate modeling of car-following behaviors is essential for various applications in traffic management and autonomous driving systems. However, current approaches often suffer from limitations like high sensitivity to data quality and lack of interpretability. In this study, we propose GenFollower, a novel zero-shot prompting approach that leverages large language models (LLMs) to address these challenges. We reframe car-following behavior as a language modeling problem and integrate heterogeneous inputs into structured prompts for LLMs. This approach achieves improved prediction performance and interpretability compared to traditional baseline models. Experiments on the Waymo Open datasets demonstrate GenFollower's superior performance and ability to provide interpretable insights into factors influencing car-following behavior. This work contributes to advancing the understanding and prediction of car-following behaviors, paving the way for enhanced traffic management and autonomous driving systems.
• Abstract（参考訳）: 自動車追従行動の正確なモデリングは、交通管理や自律運転システムにおける様々な応用に不可欠である。 しかし、現在のアプローチは、データ品質に対する高い感度や解釈可能性の欠如といった制限に悩まされることが多い。 本研究では,これらの課題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいゼロショットプロンプト手法であるGenFollowerを提案する。 我々は,車追従動作を言語モデリング問題として再編成し,不均一な入力をLLMのための構造化プロンプトに統合する。 提案手法は,従来のベースラインモデルと比較して予測性能と解釈性の向上を実現する。 Waymo Openデータセットの実験は、GenFollowerの優れたパフォーマンスと、車の追従行動に影響を与える要因に関する解釈可能な洞察を提供する能力を示している。 この研究は、自動車追従行動の理解と予測の促進に寄与し、交通管理の強化と自動運転システムへの道を開いた。

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