使用大型語言模型在邊緣設備上高效描述和推理駕駛行為

Concepts de base

提出一個將大型語言模型與邊緣設備相結合的框架,以實現對自動駕駛場景的高效描述和推理。該框架部署在路側單元上,利用5G NR/NSA技術進行通信,並提出一種多模態提示策略以增強大型語言模型的性能。

Résumé

本文提出了一個將大型語言模型(LLM)與邊緣設備相結合的框架,用於自動駕駛場景的描述和推理。該框架部署在路側單元(RSU)上,利用5G NR/NSA技術進行通信。每個RSU獨立處理其覆蓋區域內的交通數據,避免了冗餘操作和數據擁塞,從而實現了更快的響應速度。

為了進一步提高LLM在視覺特徵處理方面的準確性,作者提出了一種使用環境、代理和運動信息的三流提示策略。這些信息流將提取的特徵轉換為結構化的自然語言描述和推理提示,引導LLM生成特定上下文的響應。

實驗結果表明,啟用提示策略後,所有四個LLM模型的描述準確率都超過70%,其中最高的達到81.7%的推理準確率。此外,部署在邊緣設備上的LLM能夠在0.5秒或更短的時間內處理複雜的駕駛場景,顯著提高了系統的實時性能。

作者還設計了一個可視化窗口,允許邊緣用戶通過手機或平板電腦上傳交通信息,以解決固定收集系統的盲點問題。整個框架實現了LLM與邊緣設備的有效集成,在提高自動駕駛系統的安全性和效率方面具有重要意義。

Stats

部署在邊緣設備上的LLM可以在0.5秒或更短的時間內處理複雜的駕駛場景。
啟用提示策略後,所有四個LLM模型的描述準確率都超過70%,其中最高的達到81.7%的推理準確率。
在沒有提示策略的情況下,LLaMA Adapter和Video LLaMA在推理正確性方面分別從68.1%和65.2%下降到39.38%和44.7%。

Citations

"提出一個將大型語言模型與邊緣設備相結合的框架,以實現對自動駕駛場景的高效描述和推理。"
"為了進一步提高LLM在視覺特徵處理方面的準確性,作者提出了一種使用環境、代理和運動信息的三流提示策略。"
"實驗結果表明,啟用提示策略後,所有四個LLM模型的描述準確率都超過70%,其中最高的達到81.7%的推理準確率。"

Idées clés tirées de

Efficient Driving Behavior Narration and Reasoning on Edge Device Using Large Language Models

by Yizhou Huang... à arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.20364.pdf

Questions plus approfondies

如何進一步提高LLM在自動駕駛場景中的描述和推理能力?

要進一步提高大型語言模型（LLM）在自動駕駛場景中的描述和推理能力，可以採取以下幾個策略：

多模態數據整合：結合環境、代理和運動信息的多模態數據，能夠提供更豐富的上下文信息，幫助LLM更準確地理解駕駛場景。例如，通過分析天氣、路況和周圍行人或車輛的行為，LLM可以生成更具體的描述和推理。

增強學習和自適應訓練：利用增強學習技術，讓LLM在模擬的自動駕駛環境中進行自我學習，從而不斷優化其描述和推理能力。這種方法可以使模型在面對新情況時，能夠快速適應並做出準確的反應。

持續的數據更新：定期更新訓練數據集，特別是來自實際駕駛場景的數據，能夠幫助LLM保持對最新駕駛行為和環境變化的敏感性。這樣可以提高模型在真實世界中的泛化能力。

強化推理能力：設計專門的推理模塊，讓LLM能夠在生成描述的同時，進行邏輯推理。例如，當模型識別到某個車輛在減速時，可以推斷出可能的原因，如前方有障礙物或交通信號燈變紅。

如何設計更加智能和靈活的提示策略,以適應不同的駕駛環境和情況?

設計更加智能和靈活的提示策略，可以考慮以下幾個方面：

情境感知提示：根據當前的駕駛環境（如天氣、時間、交通流量等）自動調整提示內容。例如，在雨天時，提示策略可以強調減速和保持安全距離，而在晴天則可以強調正常駕駛速度。

動態提示生成：根據即時收集的數據（如行人行為、其他車輛的動作）動態生成提示。這樣的策略可以使LLM在面對突發情況時，能夠快速生成相應的反應建議。

多層次提示結構：設計多層次的提示結構，將環境、代理和運動信息分開處理，然後再進行整合。這樣可以使模型在處理複雜場景時，能夠更清晰地理解各個因素之間的關係。

用戶交互優化：設計一個用戶友好的界面，讓駕駛者或行人能夠輕鬆上傳即時信息，並獲得針對性的提示。這樣的交互不僅能提高系統的靈活性，還能增強用戶的參與感。

如何將本文提出的框架與其他先進的自動駕駛技術相結合,實現更加全面和智能的自動駕駛系統?

將本文提出的框架與其他先進的自動駕駛技術相結合，可以考慮以下幾個策略：

與感知系統整合：將LLM框架與現有的感知系統（如視覺識別、雷達和激光雷達）進行整合，利用這些系統提供的數據來增強LLM的描述和推理能力。這樣可以實現更全面的環境理解。

協同工作與信息共享：建立一個協同工作平台，讓不同的自動駕駛系統（如車輛、路邊單元和雲端服務）之間能夠實時共享信息。這樣可以提高整體系統的反應速度和準確性。

融合決策系統：將LLM的推理能力與自動駕駛的決策系統相結合，實現基於上下文的智能決策。例如，當LLM識別到潛在的危險時，可以立即通知決策系統進行相應的行動。

持續的系統優化：通過實時數據反饋和機器學習技術，持續優化整個自動駕駛系統的性能。這樣可以確保系統在面對不斷變化的駕駛環境時，能夠保持高效和安全的運行。