論文の概要: A Multi-Agent LLM Framework for Design Space Exploration in Autonomous Driving Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08476v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 10:50:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.226122
• Title: A Multi-Agent LLM Framework for Design Space Exploration in Autonomous Driving Systems
• Title（参考訳）: 自律走行システムにおける設計空間探索のための多エージェントLLMフレームワーク
• Authors: Po-An Shih, Shao-Hua Wang, Yung-Che Li, Chia-Heng Tu, Chih-Han Chang,
• Abstract要約: 本稿では,多エージェント大規模言語モデル(LLM)に基づく設計空間探索フレームワークを提案する。 マルチモーダル推論と3Dシミュレーションとプロファイリングツールを統合し、実行出力の解釈を自動化する。 ロボットタクシーのケーススタディにおいて,プロトタイプの実装を開発し,評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.179402741463009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing autonomous driving systems requires efficient exploration of large hardware/software configuration spaces under diverse environmental conditions, e.g., with varying traffic, weather, and road layouts. Traditional design space exploration (DSE) approaches struggle with multi-modal execution outputs and complex performance trade-offs, and often require human involvement to assess correctness based on execution outputs. This paper presents a multi-agent, large language model (LLM)-based DSE framework, which integrates multi-modal reasoning with 3D simulation and profiling tools to automate the interpretation of execution outputs and guide the exploration of system designs. Specialized LLM agents are leveraged to handle user input interpretation, design point generation, execution orchestration, and analysis of both visual and textual execution outputs, which enables identification of potential bottlenecks without human intervention. A prototype implementation is developed and evaluated on a robotaxi case study (an SAE Level 4 autonomous driving application). Compared with a genetic algorithm baseline, the proposed framework identifies more Pareto-optimal, cost-efficient solutions with reduced navigation time under the same exploration budget. Experimental results also demonstrate the efficiency of the adoption of the LLM-based approach for DSE. We believe that this framework paves the way to the design automation of autonomous driving systems.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システムの設計には、様々な環境条件(例えば、交通量、天候、道路レイアウトなど)下で大きなハードウェアやソフトウェアの構成空間を効率的に探索する必要がある。 従来の設計空間探索(DSE)アプローチは、マルチモーダルな実行出力と複雑なパフォーマンストレードオフに苦しむ。 本稿では,マルチエージェント・大規模言語モデル(LLM)に基づくDSEフレームワークを提案する。このフレームワークは,マルチモーダル推論と3次元シミュレーションとプロファイリングツールを統合し,実行出力の解釈を自動化するとともに,システム設計の探索を指導する。 特殊なLLMエージェントは、ユーザ入力の解釈、設計ポイントの生成、実行オーケストレーション、および視覚的およびテキスト的実行出力の解析に利用され、人間の介入なしに潜在的なボトルネックを識別できる。 ロボットタクシーのケーススタディ(SAEレベル4自動運転アプリケーション)で試作機を開発し評価した。 遺伝的アルゴリズムのベースラインと比較すると、同じ探索予算の下で航法時間を短縮し、よりパレート最適でコスト効率の高いソリューションを特定することができる。 実験結果からは,DSE に対する LLM ベースのアプローチの有効性が示された。 このフレームワークは、自動運転システムの設計自動化の道を開くものだと考えています。

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