論文の概要: LUNA-AD: Lightweight Uncertainty-Aware Language Model with Lifelong Learning for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08470v1
• Date: Sun, 07 Jun 2026 06:27:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.127161
• Title: LUNA-AD: Lightweight Uncertainty-Aware Language Model with Lifelong Learning for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: LUNA-AD: 自律運転のための生涯学習型軽量不確かさ認識言語モデル
• Authors: Ruoyu Yao, Pei Liu, Ruiguo Zhong, Mingxing Peng, Rui Yang, Jun Ma,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は有望な推論機能を提供する。 安全クリティカルな運転システムへの統合は、限定的な推論の多様性によって妨げられている。 本稿では、自律運転のための生涯学習を備えた軽量不確実性認識言語モデルLUNA-ADを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.879160320881927
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) offer promising reasoning capabilities, their integration into safety-critical driving systems is hindered by limited reasoning diversity, high computational overhead, and static learning paradigms. To address these challenges, we propose LUNA-AD, a lightweight uncertainty-aware language model with lifelong learning for autonomous driving (AD). LUNA-AD features a tri-system architecture that reconciles complex multimodal behavioral reasoning, efficient deployment, and continual refinement. We design a multi-agent analytical system to generate uncertainty-aware decision-making demonstrations through diverse hypothesis exploration. A dual-head lightweight heuristic model is distilled to unify the inference of decision distributions and textual explanations while enabling efficient deployment. Furthermore, a reflection-driven lifelong learning mechanism operates on multimodal decision outputs and preserves strategic diversity, allowing for the refinement of candidate decisions and rationales via closed-loop feedback to enhance driving robustness. Extensive experiments on nuPlan benchmarks demonstrate that LUNA-AD achieves state-of-the-art success rates under both non-reactive and reactive modes, with drastically reduced inference latency compared to existing knowledge-driven AD frameworks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は有望な推論能力を提供するが、安全クリティカルな運転システムへの統合は、限られた推論の多様性、高い計算オーバーヘッド、静的学習パラダイム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、自律運転(AD)のための生涯学習を備えた軽量不確実性認識言語モデルLUNA-ADを提案する。 LUNA-ADは複雑なマルチモーダルな振る舞い推論、効率的なデプロイメント、継続的な改善を再現するトリシステムアーキテクチャである。 多様な仮説探索を通じて不確実性を考慮した意思決定デモを生成するマルチエージェント分析システムを設計する。 デュアルヘッド軽量ヒューリスティックモデルを蒸留して,効率的な展開を実現するとともに,決定分布とテキスト説明の推論を統一する。 さらに、リフレクション駆動型生涯学習機構は、マルチモーダルな意思決定出力で動作し、戦略的多様性を保ち、クローズドループフィードバックによる候補決定と合理性を洗練し、ロバスト性を高める。 nuPlanベンチマークに関する大規模な実験は、LUNA-ADが非反応性モードとリアクティブモードの両方で最先端の成功率を達成することを示した。

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