論文の概要: LangCoop: Collaborative Driving with Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13406v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 02:03:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 19:44:01.556037
• Title: LangCoop: Collaborative Driving with Language
• Title（参考訳）: LangCoop: 言語による共同運転
• Authors: Xiangbo Gao, Yuheng Wu, Rujia Wang, Chenxi Liu, Yang Zhou, Zhengzhong Tu,
• Abstract要約: LangCoopは、自然言語をエージェント間通信のためのコンパクトで表現力のある媒体として活用する、協調自律運転の新しいパラダイムである。 LangCoopは、画像ベースの通信に比べて、通信帯域幅(メッセージあたり2KB)が96%減少している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.25814019477039
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent collaboration holds great promise for enhancing the safety, reliability, and mobility of autonomous driving systems by enabling information sharing among multiple connected agents. However, existing multi-agent communication approaches are hindered by limitations of existing communication media, including high bandwidth demands, agent heterogeneity, and information loss. To address these challenges, we introduce LangCoop, a new paradigm for collaborative autonomous driving that leverages natural language as a compact yet expressive medium for inter-agent communication. LangCoop features two key innovations: Mixture Model Modular Chain-of-thought (M$^3$CoT) for structured zero-shot vision-language reasoning and Natural Language Information Packaging (LangPack) for efficiently packaging information into concise, language-based messages. Through extensive experiments conducted in the CARLA simulations, we demonstrate that LangCoop achieves a remarkable 96\% reduction in communication bandwidth (< 2KB per message) compared to image-based communication, while maintaining competitive driving performance in the closed-loop evaluation.
• Abstract（参考訳）: 複数エージェント間の情報共有を可能にすることにより,自律運転システムの安全性,信頼性,移動性の向上を約束する。 しかし、既存のマルチエージェント通信アプローチは、高帯域要求、エージェントの不均一性、情報損失など、既存の通信媒体の制限によって妨げられている。 これらの課題に対処するために,自然言語をコンパクトかつ表現力のあるエージェント間通信媒体として活用する,協調運転のための新しいパラダイムであるLangCoopを紹介した。 構造化ゼロショット視覚言語推論のためのM$^3$CoTと、簡潔で言語ベースのメッセージに情報を効率的にパッケージするための自然言語情報パッケージング(LangPack)である。 CARLAシミュレーションで実施した広範な実験により,LangCoopは画像ベース通信に比べて96倍の通信帯域幅(メッセージあたり2KB)削減を実現し,クローズドループ評価における競合駆動性能を維持した。

関連論文リスト

• LANGTRAJ: Diffusion Model and Dataset for Language-Conditioned Trajectory Simulation [94.84458417662404]
  LangTrajは、トラフィックシナリオにおけるすべてのエージェントの共同動作をシミュレートする、言語条件のシーン拡散モデルである。 自然言語入力を条件付けすることで、LangTrajはインタラクティブな振る舞いを柔軟かつ直感的に制御できる。 LangTraj氏は、リアリズム、言語制御性、言語条件の安全クリティカルなシミュレーションにおいて、強力なパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-15T17:14:06Z)
• Exponential Topology-enabled Scalable Communication in Multi-agent Reinforcement Learning [9.48183472865413]
  協調型マルチエージェント強化学習(MARL)のためのスケーラブルな通信プロトコルを開発する。 本稿では,この指数的トポロジを利用して,その小径特性と小径特性を活用し,エージェント間の迅速な情報伝達を実現することを提案する。 MAgentやInfrastructure Management Planningといった大規模協調型ベンチマークの実験は、ExpoCommの優れた性能と堅牢なゼロショット転送性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-27T03:15:31Z)
• Semantic Communication for Cooperative Perception using HARQ [51.148203799109304]
  我々は重要セマンティック情報を抽出するために重要地図を活用し、協調的な知覚セマンティックコミュニケーションフレームワークを導入する。 周波数分割多重化(OFDM)とチャネル推定と等化戦略を併用して,時間変化によるマルチパスフェーディングによる課題に対処する。 我々は,ハイブリッド自動繰り返し要求(HARQ)の精神において,我々の意味コミュニケーションフレームワークと統合された新しい意味エラー検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T08:53:26Z)
• Bidirectional Emergent Language in Situated Environments [4.950411915351642]
  マルチエージェントポンとコレクターの2つの新しい協調環境を紹介した。 最適なパフォーマンスには通信プロトコルの出現が必要ですが、適度な成功はそれなしで達成できます。 エージェントは意味のあるメッセージのみを生成し、調整なしでは成功できない状態の受信メッセージに作用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T21:25:44Z)
• Verco: Learning Coordinated Verbal Communication for Multi-agent Reinforcement Learning [42.27106057372819]
  本稿では,大規模言語モデルをエージェントに組み込むマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。 フレームワークにはメッセージモジュールとアクションモジュールがある。 オーバークッキングゲームで行った実験は,既存の手法の学習効率と性能を大幅に向上させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-27T05:10:33Z)
• Context-aware Communication for Multi-agent Reinforcement Learning [6.109127175562235]
  マルチエージェント強化学習(MARL)のための文脈認識型コミュニケーション手法を開発した。 第1段階では、エージェントは放送方式で粗い表現を交換し、第2段階のコンテキストを提供する。 その後、エージェントは第2段階の注意機構を利用し、受信機用にパーソナライズされたメッセージを選択的に生成する。 CACOMの有効性を評価するため,アクタ批判型と値に基づくMARLアルゴリズムを併用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-25T03:33:08Z)
• ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
  ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。 これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T02:11:34Z)
• Building Cooperative Embodied Agents Modularly with Large Language Models [104.57849816689559]
  本研究では, 分散制御, 生の知覚観察, コストのかかるコミュニケーション, 様々な実施環境下でインスタンス化された多目的タスクといった課題に対処する。 我々は,LLMの常識知識,推論能力,言語理解,テキスト生成能力を活用し,認知に触発されたモジュラーフレームワークにシームレスに組み込む。 C-WAH と TDW-MAT を用いた実験により, GPT-4 で駆動される CoELA が, 強い計画に基づく手法を超越し, 創発的な効果的なコミュニケーションを示すことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T17:59:27Z)
• CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society [58.04479313658851]
  本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。 本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。 コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T01:09:00Z)
• On the Role of Emergent Communication for Social Learning in Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0]
  社会学習は、専門家からのヒントを使って、異質なポリシーを整列し、サンプルの複雑さを減らし、部分的に観察可能なタスクを解決する。 本稿では,情報ボトルネックに基づく教師なし手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T03:23:27Z)
• Learning to Infer Belief Embedded Communication [9.862909791015237]
  本稿ではエージェントの言語学習能力を模倣する新しいアルゴリズムを提案する。 過去の行動に対応する他のエージェントの意図を復号するための知覚モジュールを含んでいる。 また、2つ以上のエージェントとの通信中に暗黙の文法を学ぶための言語生成モジュールも含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T12:42:10Z)
• Multi-agent Communication with Graph Information Bottleneck under Limited Bandwidth (a position paper) [92.11330289225981]
  多くの実世界のシナリオでは、通信は高価であり、マルチエージェントシステムの帯域幅には一定の制約がある。 通信資源を占有する冗長なメッセージは、情報的メッセージの送信をブロックし、パフォーマンスを損なう。 本稿では,通信グラフ内の構造情報とノード情報を効果的に圧縮し,帯域幅に制約のある設定に対処する,新しいマルチエージェント通信モジュールCommGIBを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-20T07:53:44Z)
• Learning Structured Communication for Multi-agent Reinforcement Learning [104.64584573546524]
  本研究では,マルチエージェント強化学習(MARL)環境下での大規模マルチエージェント通信機構について検討する。 本稿では、より柔軟で効率的な通信トポロジを用いて、LSC(Learning Structured Communication)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-11T07:19:45Z)

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。