論文の概要: SafeDrive: Knowledge- and Data-Driven Risk-Sensitive Decision-Making for Autonomous Vehicles with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13238v2
- Date: Thu, 19 Dec 2024 04:30:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-20 13:29:53.098392
- Title: SafeDrive: Knowledge- and Data-Driven Risk-Sensitive Decision-Making for Autonomous Vehicles with Large Language Models
- Title(参考訳): SafeDrive:大規模言語モデルによる自動運転車の知識とデータ駆動型リスク感性意思決定
- Authors: Zhiyuan Zhou, Heye Huang, Boqi Li, Shiyue Zhao, Yao Mu, Jianqiang Wang,
- Abstract要約: SafeDriveは、自律運転の安全性と適応性を高めるための、知識とデータ駆動型リスクに敏感な意思決定フレームワークである。
知識駆動型洞察と適応学習機構を統合することにより、不確実な条件下での堅牢な意思決定を保証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.790308656087316
- License:
- Abstract: Recent advancements in autonomous vehicles (AVs) use Large Language Models (LLMs) to perform well in normal driving scenarios. However, ensuring safety in dynamic, high-risk environments and managing safety-critical long-tail events remain significant challenges. To address these issues, we propose SafeDrive, a knowledge- and data-driven risk-sensitive decision-making framework to enhance AV safety and adaptability. The proposed framework introduces a modular system comprising: (1) a Risk Module for quantifying multi-factor coupled risks involving driver, vehicle, and road interactions; (2) a Memory Module for storing and retrieving typical scenarios to improve adaptability; (3) a LLM-powered Reasoning Module for context-aware safety decision-making; and (4) a Reflection Module for refining decisions through iterative learning. By integrating knowledge-driven insights with adaptive learning mechanisms, the framework ensures robust decision-making under uncertain conditions. Extensive evaluations on real-world traffic datasets, including highways (HighD), intersections (InD), and roundabouts (RounD), validate the framework's ability to enhance decision-making safety (achieving a 100% safety rate), replicate human-like driving behaviors (with decision alignment exceeding 85%), and adapt effectively to unpredictable scenarios. SafeDrive establishes a novel paradigm for integrating knowledge- and data-driven methods, highlighting significant potential to improve safety and adaptability of autonomous driving in high-risk traffic scenarios. Project Page: https://mezzi33.github.io/SafeDrive/
- Abstract(参考訳): 自動運転車(AV)の最近の進歩は、通常の運転シナリオでよく機能するために、Large Language Models(LLM)を使用している。
しかし、ダイナミックでハイリスクな環境での安全確保と、安全クリティカルなロングテールイベントの管理は重要な課題である。
これらの課題に対処するため,我々は,AVの安全性と適応性を高めるための知識とデータ駆動型リスク対応意思決定フレームワークであるSafeDriveを提案する。
提案フレームワークは,(1)運転者,車両,道路の相互作用に関わる多要素結合リスクを定量化するリスクモジュール,(2)適応性向上のための典型的なシナリオを記憶・検索するメモリモジュール,(3)文脈認識型安全意思決定のためのLLM型推論モジュール,(4)反復学習による意思決定を精査するリフレクションモジュールを含むモジュールシステムを提案する。
知識駆動型洞察と適応学習機構を統合することにより、不確実な条件下での堅牢な意思決定を保証する。
ハイウェイ(HighD)、交差点(InD)、ラウンドアバウンド(RounD)など、現実世界の交通データセットに対する広範な評価、意思決定の安全性の向上(100%の安全率を達成する)、人間のような運転行動の再現(決定アライメントが85%を超える)、予測不可能なシナリオへの効果的適応など、フレームワークの能力を検証する。
SafeDriveは、知識とデータ駆動メソッドを統合するための新しいパラダイムを確立し、リスクの高い交通シナリオにおける自律運転の安全性と適応性を改善する重要な可能性を強調している。
Project Page: https://mezzi33.github.io/SafeDrive/
関連論文リスト
- Dynamic High-Order Control Barrier Functions with Diffuser for Safety-Critical Trajectory Planning at Signal-Free Intersections [9.041849642602626]
本研究では,動的高次制御バリア関数(DHOCBF)と拡散モデル(DSC-Diffuser)を統合する安全クリティカルプランニング手法を提案する。
提案手法は目標指向のタスク誘導拡散モデルを導入し,実世界のデータから複数のタスクを同時に学習することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-29T11:57:00Z) - Enhancing Autonomous Driving Safety through World Model-Based Predictive Navigation and Adaptive Learning Algorithms for 5G Wireless Applications [7.686911269899608]
NavSecureは、脅威を予測し、安全なルートを定式化するビジョンベースのナビゲーションフレームワークである。
我々のアプローチは、大規模な実世界の試行錯誤学習の必要性を減らす。
NavSecureは、衝突防止やリスク低減など、重要な安全性指標に優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-22T16:16:07Z) - Towards Interactive and Learnable Cooperative Driving Automation: a Large Language Model-Driven Decision-Making Framework [79.088116316919]
コネクテッド・オートモービルズ(CAV)は世界中の道路試験を開始したが、複雑なシナリオにおける安全性と効率性はまだ十分ではない。
本稿では,対話型かつ学習可能なLLM駆動協調運転フレームワークCoDrivingLLMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-19T14:36:00Z) - Enhanced Safety in Autonomous Driving: Integrating Latent State Diffusion Model for End-to-End Navigation [5.928213664340974]
本研究は自動運転の制御最適化問題における安全性問題に対処する。
本稿では,条件付きバリュー・アット・リスクに基づくソフトアクター批判を利用して,ポリシー最適化のための新しいモデルベースアプローチを提案する。
本手法では, 安全探索を誘導する最悪のアクターを導入し, 予測不可能なシナリオにおいても, 安全要件の厳密な遵守を確保する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T18:32:40Z) - RACER: Epistemic Risk-Sensitive RL Enables Fast Driving with Fewer Crashes [57.319845580050924]
本稿では,リスク感応制御と適応行動空間のカリキュラムを組み合わせた強化学習フレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,現実世界のオフロード運転タスクに対して,高速なポリシーを学習可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T23:32:36Z) - SAFE-SIM: Safety-Critical Closed-Loop Traffic Simulation with Diffusion-Controllable Adversaries [94.84458417662407]
制御可能なクローズドループ安全クリティカルシミュレーションフレームワークであるSAFE-SIMを紹介する。
提案手法は,1)現実の環境を深く反映した現実的な長距離安全クリティカルシナリオの生成,2)より包括的でインタラクティブな評価のための制御可能な敵行動の提供,の2つの利点をもたらす。
複数のプランナにまたがるnuScenesとnuPlanデータセットを使用して、我々のフレームワークを実証的に検証し、リアリズムと制御性の両方の改善を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-31T04:14:43Z) - Empowering Autonomous Driving with Large Language Models: A Safety Perspective [82.90376711290808]
本稿では,Large Language Models (LLM) の自律運転システムへの統合について検討する。
LLMは行動計画におけるインテリジェントな意思決定者であり、文脈的安全学習のための安全検証シールドを備えている。
適応型LLM条件モデル予測制御(MPC)と状態機械を用いたLLM対応対話型行動計画スキームという,シミュレーション環境における2つの重要な研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T03:13:09Z) - Safety-aware Causal Representation for Trustworthy Offline Reinforcement
Learning in Autonomous Driving [33.672722472758636]
オフライン強化学習(RL)アプローチは、オフラインデータセットからのシーケンシャルな意思決定問題に対処する上で、顕著な効果を示す。
一般化可能なエンドツーエンド駆動ポリシの学習を容易にするために,saFety-aware strUctured Scenario representation (Fusion)を導入した。
様々な運転シナリオにおける実証的な証拠は、フュージョンが自律運転エージェントの安全性と一般化性を著しく向上させることを証明している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T18:21:24Z) - A Counterfactual Safety Margin Perspective on the Scoring of Autonomous
Vehicles' Riskiness [52.27309191283943]
本稿では,異なるAVの行動のリスクを評価するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
本稿では,衝突を引き起こす可能性のある名目行動から最小限の偏差を示す,対実的安全マージンの概念を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-02T09:48:08Z) - Cautious Adaptation For Reinforcement Learning in Safety-Critical
Settings [129.80279257258098]
都市運転のような現実の安全クリティカルな目標設定における強化学習(RL)は危険である。
非安全クリティカルな「ソース」環境でエージェントが最初に訓練する「安全クリティカル適応」タスクセットを提案する。
多様な環境における事前経験がリスクを見積もるためにエージェントに装備するという直感に基づくソリューションアプローチであるCARLを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-15T01:40:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。