Fugu-MT 論文翻訳(概要): Edge-Cloud Collaborative Motion Planning for Autonomous Driving with Large Language Models

論文の概要: Edge-Cloud Collaborative Motion Planning for Autonomous Driving with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09972v1
Date: Mon, 19 Aug 2024 13:19:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-20 16:13:49.778129
Title: Edge-Cloud Collaborative Motion Planning for Autonomous Driving with Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた自動運転のためのエッジクラウド協調動作計画
Authors: Jiao Chen, Suyan Dai, Fangfang Chen, Zuohong Lv, Jianhua Tang,
Abstract要約: EC-Driveは、データドリフト検出機能を備えた新しいエッジクラウド協調自動運転システムである。本研究では,データドリフト検出機能を備えたエッジクラウド協調自動運転システムであるEC-Driveを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6503689363051364
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Integrating large language models (LLMs) into autonomous driving enhances personalization and adaptability in open-world scenarios. However, traditional edge computing models still face significant challenges in processing complex driving data, particularly regarding real-time performance and system efficiency. To address these challenges, this study introduces EC-Drive, a novel edge-cloud collaborative autonomous driving system with data drift detection capabilities. EC-Drive utilizes drift detection algorithms to selectively upload critical data, including new obstacles and traffic pattern changes, to the cloud for processing by GPT-4, while routine data is efficiently managed by smaller LLMs on edge devices. This approach not only reduces inference latency but also improves system efficiency by optimizing communication resource use. Experimental validation confirms the system's robust processing capabilities and practical applicability in real-world driving conditions, demonstrating the effectiveness of this edge-cloud collaboration framework. Our data and system demonstration will be released at https://sites.google.com/view/ec-drive.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を自律運転に統合することで、オープンワールドシナリオにおけるパーソナライゼーションと適応性が向上する。しかし、従来のエッジコンピューティングモデルは、特にリアルタイムのパフォーマンスとシステム効率に関して、複雑な駆動データを処理する上で大きな課題に直面している。これらの課題に対処するために,データドリフト検出機能を備えたエッジクラウド共同運転システムであるEC-Driveを紹介した。 EC-Driveはドリフト検出アルゴリズムを使用して、新しい障害やトラフィックパターンの変更を含む重要なデータをクラウドにアップロードし、GPT-4で処理する。このアプローチは推論遅延を低減するだけでなく、通信リソースの使用を最適化することでシステム効率を向上させる。実験的な検証により、実世界の運転条件におけるシステムの堅牢な処理能力と実用性を確認し、このエッジクラウドコラボレーションフレームワークの有効性を実証する。データとシステムのデモはhttps://sites.google.com/view/ec-drive.comで公開されます。

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