المفاهيم الأساسية
大規模言語モデル(LLM)を活用し、自然言語命令に基づいて自動運転を行うLaMPilotフレームワークを提案する。
الملخص
本論文では、自動運転(AD)システムにLLMを統合したLaMPilotフレームワークを提案している。LaMPilotでは、LLMがプログラムコードを生成し、それを実行することで自然言語命令に基づいた自動運転を実現する。
具体的には以下の通り:
- LLMに対して、自然言語命令、運転状況、APIドキュメントを入力として与え、LLMがプログラムコードを生成する。
- 生成されたプログラムコードは、安全性を確保するための組み込みチェックを経て、実行される。
- LaMPilot-Benchという新しいベンチマークを提案し、LLMベースのエージェントの性能評価を行った。
- 実験の結果、LLMはユーザー命令に基づいた多様な運転シナリオに対応できる可能性を示した。
الإحصائيات
自動運転車の現在速度は31.1 m/sである。
自動運転車の前方44.9 mに、同じ速度(31.1 m/s)で走行する車両がいる。
اقتباسات
"LaMPilot employs Language Model Programs (LMPs) as the action space instead of low-level vehicle control signals."
"LaMPilot-Bench incorporates an interactive simulator and evaluator, featuring programmatic scoring mechanisms to assess policy performance."