論文の概要: Multi-Agent Autonomous Driving Systems with Large Language Models: A Survey of Recent Advances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16804v2
• Date: Tue, 14 Oct 2025 08:00:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 23:38:37.189442
• Title: Multi-Agent Autonomous Driving Systems with Large Language Models: A Survey of Recent Advances
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた多エージェント自律運転システム:最近の進歩に関する調査研究
• Authors: Yaozu Wu, Dongyuan Li, Yankai Chen, Renhe Jiang, Henry Peng Zou, Wei-Chieh Huang, Yangning Li, Liancheng Fang, Zhen Wang, Philip S. Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ハイレベルな意思決定をサポートするために、自律運転システム(ADS)に統合されている。 LLMは、限られた認識、不十分な協調、高い計算要求の3つの大きな課題に直面している。 マルチエージェントADSの最近の進歩は、言語によるコミュニケーションとコーディネーションを活用して、エージェント間コラボレーションを強化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.539442227802226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous Driving Systems (ADSs) are revolutionizing transportation by reducing human intervention, improving operational efficiency, and enhancing safety. Large Language Models (LLMs) have been integrated into ADSs to support high-level decision-making through their powerful reasoning, instruction-following, and communication abilities. However, LLM-based single-agent ADSs face three major challenges: limited perception, insufficient collaboration, and high computational demands. To address these issues, recent advances in LLM-based multi-agent ADSs leverage language-driven communication and coordination to enhance inter-agent collaboration. This paper provides a frontier survey of this emerging intersection between NLP and multi-agent ADSs. We begin with a background introduction to related concepts, followed by a categorization of existing LLM-based methods based on different agent interaction modes. We then discuss agent-human interactions in scenarios where LLM-based agents engage with humans. Finally, we summarize key applications, datasets, and challenges to support future research.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システム(ADS)は、人間の介入を減らし、運転効率を向上し、安全性を高めることで、輸送に革命をもたらしている。 大規模言語モデル (LLM) は、強力な推論、命令追従、コミュニケーション能力を通じて高いレベルの意思決定をサポートするために ADS に統合されている。 しかし、LSMベースの単一エージェントADSは、限られた認識、不十分な協調、高い計算要求の3つの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、近年のLLMベースのマルチエージェントADSの進歩は、言語駆動型コミュニケーションと協調を利用して、エージェント間コラボレーションを強化している。 本稿は,NLPとマルチエージェントADSの新たな交差点について,フロンティア調査を行う。 まず、関連する概念を背景として紹介し、その後、異なるエージェントインタラクションモードに基づいて、既存のLCMベースのメソッドを分類する。 LLMをベースとしたエージェントが人間と関わるシナリオにおけるエージェントとヒューマンの相互作用について議論する。 最後に、将来の研究をサポートするための重要なアプリケーション、データセット、課題を要約する。

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