論文の概要: PADriver: Towards Personalized Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05240v1
• Date: Thu, 08 May 2025 13:36:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.902877
• Title: PADriver: Towards Personalized Autonomous Driving
• Title（参考訳）: PADriver: パーソナライズされた自律運転を目指して
• Authors: Genghua Kou, Fan Jia, Weixin Mao, Yingfei Liu, Yucheng Zhao, Ziheng Zhang, Osamu Yoshie, Tiancai Wang, Ying Li, Xiangyu Zhang,
• Abstract要約: パーソナライズされた自律運転のための新しいクローズドループフレームワークPADriverを提案する。 マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に基づいて構築されたPADriverは、ストリーミングフレームとパーソナライズされたテキストプロンプトを入力として取り込む。 本研究では,ハイウェイ-Envシミュレータに基づくPAD-Highwayというベンチマークを構築し,交通ルールの下での判定性能を総合的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.96579880234604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose PADriver, a novel closed-loop framework for personalized autonomous driving (PAD). Built upon Multi-modal Large Language Model (MLLM), PADriver takes streaming frames and personalized textual prompts as inputs. It autoaggressively performs scene understanding, danger level estimation and action decision. The predicted danger level reflects the risk of the potential action and provides an explicit reference for the final action, which corresponds to the preset personalized prompt. Moreover, we construct a closed-loop benchmark named PAD-Highway based on Highway-Env simulator to comprehensively evaluate the decision performance under traffic rules. The dataset contains 250 hours videos with high-quality annotation to facilitate the development of PAD behavior analysis. Experimental results on the constructed benchmark show that PADriver outperforms state-of-the-art approaches on different evaluation metrics, and enables various driving modes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、パーソナライズされた自律運転(PAD)のための新しいクローズドループフレームワークPADriverを提案する。 マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に基づいて構築されたPADriverは、ストリーミングフレームとパーソナライズされたテキストプロンプトを入力として取り込む。 シーン理解、危険レベル推定、行動決定を自己攻撃的に行う。 予測される危険レベルは、潜在的なアクションのリスクを反映し、予め設定されたパーソナライズされたプロンプトに対応する最終アクションの明示的な参照を提供する。 さらに,ハイウェイ-Envシミュレータに基づくPAD-Highwayというクローズドループベンチマークを構築し,交通ルールの下での判定性能を総合的に評価する。 データセットには、高品質なアノテーションを備えた250時間のビデオが含まれており、PADの振る舞い分析の開発を容易にする。 構築されたベンチマーク実験の結果、PADriverは様々な評価指標における最先端のアプローチよりも優れており、様々な駆動モードが可能であることが示された。

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