論文の概要: SenseRAG: Constructing Environmental Knowledge Bases with Proactive Querying for LLM-Based Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03535v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 05:15:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:47:00.754558
• Title: SenseRAG: Constructing Environmental Knowledge Bases with Proactive Querying for LLM-Based Autonomous Driving
• Title（参考訳）: SenseRAG:LLMに基づく自律運転のためのプロアクティブクエリによる環境知識ベースの構築
• Authors: Xuewen Luo, Fan Ding, Fengze Yang, Yang Zhou, Junnyong Loo, Hwa Hui Tew, Chenxi Liu,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の文脈推論機能を活用することにより,自律運転(AD)における状況認識の高度化の必要性に対処する。 厳密なラベルベースのアノテーションに依存する従来の認識システムとは異なり、リアルタイムのマルチモーダルセンサーデータを統一されたLLM対応の知識ベースに統合する。 実世界のV2Xデータセットを用いた実験結果は、知覚と予測性能の大幅な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.041702058108482
• License:
• Abstract: This study addresses the critical need for enhanced situational awareness in autonomous driving (AD) by leveraging the contextual reasoning capabilities of large language models (LLMs). Unlike traditional perception systems that rely on rigid, label-based annotations, it integrates real-time, multimodal sensor data into a unified, LLMs-readable knowledge base, enabling LLMs to dynamically understand and respond to complex driving environments. To overcome the inherent latency and modality limitations of LLMs, a proactive Retrieval-Augmented Generation (RAG) is designed for AD, combined with a chain-of-thought prompting mechanism, ensuring rapid and context-rich understanding. Experimental results using real-world Vehicle-to-everything (V2X) datasets demonstrate significant improvements in perception and prediction performance, highlighting the potential of this framework to enhance safety, adaptability, and decision-making in next-generation AD systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の文脈推論機能を活用することにより,自律運転(AD)における状況認識の高度化の必要性に対処する。 厳密なラベルベースのアノテーションに依存する従来の認識システムとは異なり、リアルタイムのマルチモーダルセンサーデータを統合されたLLM読み取り可能な知識ベースに統合することで、LLMは複雑な運転環境を動的に理解し、応答することができる。 LLMの本質的にのレイテンシとモダリティの制限を克服するため、AD用にプロアクティブなRetrieval-Augmented Generation (RAG)を設計し、チェーン・オブ・シンセサイザー機構と組み合わせて、迅速でコンテキストに富んだ理解を確保する。 実世界のV2Xデータセットを用いた実験結果は、次世代ADシステムの安全性、適応性、意思決定性を高めるためのこのフレームワークの可能性を強調し、認識と予測性能を大幅に改善したことを示している。

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