論文の概要: Chain-of-Thought for Autonomous Driving: A Comprehensive Survey and Future Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20223v1
• Date: Mon, 26 May 2025 17:06:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 19:27:27.030437
• Title: Chain-of-Thought for Autonomous Driving: A Comprehensive Survey and Future Prospects
• Title（参考訳）: 自動運転のチェーン: 総合的な調査と今後の展望
• Authors: Yixin Cui, Haotian Lin, Shuo Yang, Yixiao Wang, Yanjun Huang, Hong Chen,
• Abstract要約: CoT推論(Chain-of-Thought reasoning)は、人間の思考過程をシミュレートする高度な認知手法である。 本稿では,CoT法が自律運転モデルの推論能力をどのように向上させるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.655659915158633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of large language models in natural language processing has substantially elevated their semantic understanding and logical reasoning capabilities. Such proficiencies have been leveraged in autonomous driving systems, contributing to significant improvements in system performance. Models such as OpenAI o1 and DeepSeek-R1, leverage Chain-of-Thought (CoT) reasoning, an advanced cognitive method that simulates human thinking processes, demonstrating remarkable reasoning capabilities in complex tasks. By structuring complex driving scenarios within a systematic reasoning framework, this approach has emerged as a prominent research focus in autonomous driving, substantially improving the system's ability to handle challenging cases. This paper investigates how CoT methods improve the reasoning abilities of autonomous driving models. Based on a comprehensive literature review, we present a systematic analysis of the motivations, methodologies, challenges, and future research directions of CoT in autonomous driving. Furthermore, we propose the insight of combining CoT with self-learning to facilitate self-evolution in driving systems. To ensure the relevance and timeliness of this study, we have compiled a dynamic repository of literature and open-source projects, diligently updated to incorporate forefront developments. The repository is publicly available at https://github.com/cuiyx1720/Awesome-CoT4AD.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理における大規模言語モデルの急速な進化は、その意味的理解と論理的推論能力を大幅に向上させた。 このような技術は自律運転システムで活用されており、システム性能の大幅な向上に寄与している。 OpenAI o1やDeepSeek-R1のようなモデルでは、複雑なタスクにおいて顕著な推論能力を示す、人間の思考プロセスをシミュレートする高度な認知手法であるChain-of-Thought(CoT)推論を利用する。 体系的な推論フレームワーク内で複雑な運転シナリオを構築することで、このアプローチは自律運転における顕著な研究の焦点として現れ、課題に対処するシステムの能力を大幅に改善している。 本稿では,CoT法が自律運転モデルの推論能力をどのように向上させるかを検討する。 本稿では,総合的な文献レビューに基づいて,自動運転におけるCoTの動機,方法論,課題,今後の研究方向性を体系的に分析する。 さらに,運転システムの自己進化を促進するために,CoTと自己学習を組み合わせることの知見を提案する。 本研究の関連性やスケジュールを確保するため,文献およびオープンソースプロジェクトの動的リポジトリをコンパイルした。 リポジトリはhttps://github.com/cuiyx1720/Awesome-CoT4ADで公開されている。

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