論文の概要: Large Language Models for Autonomous Driving (LLM4AD): Concept, Benchmark, Simulation, and Real-Vehicle Experiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15281v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 04:36:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:26.044663
• Title: Large Language Models for Autonomous Driving (LLM4AD): Concept, Benchmark, Simulation, and Real-Vehicle Experiment
• Title（参考訳）: 自動運転のための大規模言語モデル(LLM4AD):概念・ベンチマーク・シミュレーション・実車実験
• Authors: Can Cui, Yunsheng Ma, Zichong Yang, Yupeng Zhou, Peiran Liu, Juanwu Lu, Lingxi Li, Yaobin Chen, Jitesh H. Panchal, Amr Abdelraouf, Rohit Gupta, Kyungtae Han, Ziran Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自律運転システムの様々な側面を強化する可能性を秘めている。 本稿では,LLMを自動走行(LLM4AD)用に設計するための新しい概念とアプローチを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.52530518623987
• License:
• Abstract: With the broader usage and highly successful development of Large Language Models (LLMs), there has been a growth of interest and demand for applying LLMs to autonomous driving technology. Driven by their natural language understanding and reasoning ability, LLMs have the potential to enhance various aspects of autonomous driving systems, from perception and scene understanding to language interaction and decision-making. In this paper, we first introduce novel concepts and approaches to designing LLMs for autonomous driving (LLM4AD). Then, we propose a comprehensive benchmark for evaluating the instruction-following abilities of LLMs within the autonomous driving domain. Furthermore, we conduct a series of experiments on both simulation and real-world vehicle platforms, thoroughly evaluating the performance and potential of our LLM4AD systems. Our research highlights the significant potential of LLMs to enhance various aspects of autonomous vehicle technology, from perception and scene understanding to language interaction and decision-making.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の幅広い利用と高度に成功した開発により、自律運転技術にLLMを適用することへの関心と需要が高まっている。 自然言語理解と推論能力によって駆動されるLLMは、知覚やシーン理解から言語相互作用、意思決定に至るまで、自律運転システムの様々な側面を強化する可能性がある。 本稿では,LLMを自動走行(LLM4AD)用に設計するための新しい概念とアプローチを紹介する。 そこで本研究では,自律走行領域内におけるLLMの指示追従能力を評価するための総合的ベンチマークを提案する。 さらに,LLM4ADシステムの性能とポテンシャルを徹底的に評価し,シミュレーションと実世界の車両プラットフォームに関する一連の実験を行った。 我々の研究は、LLMが知覚やシーン理解から言語相互作用、意思決定に至るまで、自動運転車技術の様々な側面を強化する可能性を強調している。

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