Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Large Language Models for Enhancing Autonomous Vehicle Perception

論文の概要: Leveraging Large Language Models for Enhancing Autonomous Vehicle Perception

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20230v1
Date: Sat, 28 Dec 2024 17:58:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-31 16:04:53.998748
Title: Leveraging Large Language Models for Enhancing Autonomous Vehicle Perception
Title（参考訳）: 自動運転車の認識を高めるための大規模言語モデルの導入
Authors: Athanasios Karagounis,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、動的環境、センサー融合、文脈推論の課題に対処するために用いられる。本稿では,ALMをAV知覚に組み込むことにより,文脈理解の高度化を実現する新しい枠組みを提案する。実験により,LLMはAV知覚システムの精度と信頼性を著しく向上することが示された。
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Abstract: Autonomous vehicles (AVs) rely on sophisticated perception systems to interpret their surroundings, a cornerstone for safe navigation and decision-making. The integration of Large Language Models (LLMs) into AV perception frameworks offers an innovative approach to address challenges in dynamic environments, sensor fusion, and contextual reasoning. This paper presents a novel framework for incorporating LLMs into AV perception, enabling advanced contextual understanding, seamless sensor integration, and enhanced decision support. Experimental results demonstrate that LLMs significantly improve the accuracy and reliability of AV perception systems, paving the way for safer and more intelligent autonomous driving technologies. By expanding the scope of perception beyond traditional methods, LLMs contribute to creating a more adaptive and human-centric driving ecosystem, making autonomous vehicles more reliable and transparent in their operations. These advancements redefine the relationship between human drivers and autonomous systems, fostering trust through enhanced understanding and personalized decision-making. Furthermore, by integrating memory modules and adaptive learning mechanisms, LLMs introduce continuous improvement in AV perception, enabling vehicles to evolve with time and adapt to changing environments and user preferences.
Abstract（参考訳）: 自動運転車(AV)は、周囲を解釈するために洗練された認識システムに依存しており、安全なナビゲーションと意思決定の基盤となっている。大規模言語モデル(LLM)をAV認識フレームワークに統合することは、動的環境、センサー融合、コンテキスト推論といった課題に対処するための革新的なアプローチを提供する。本稿では,ALMをAV知覚に組み込むことにより,文脈理解の高度化,シームレスなセンサ統合,意思決定支援の強化を実現した新しいフレームワークを提案する。実験により、LLMはAV認識システムの精度と信頼性を著しく向上し、より安全でインテリジェントな自動運転技術への道を開いた。従来の方法を超えて知覚の範囲を広げることによって、LLMはより適応的で人間中心の運転エコシステムの構築に貢献し、自動運転車の運用をより信頼性と透明性を高める。これらの進歩は、人間のドライバーと自律システムとの関係を再定義し、理解とパーソナライズされた意思決定を通じて信頼を育む。さらに、メモリモジュールと適応学習機構を統合することで、LLMはAV知覚の継続的な改善を導入し、車両が時間とともに進化し、変化する環境やユーザの好みに適応できるようにする。

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