Hybrid Reasoning Based on Large Language Models for Autonomous Car Driving

📄 arXiv: 2402.13602v4 📥 PDF

作者: Mehdi Azarafza, Mojtaba Nayyeri, Charles Steinmetz, Steffen Staab, Achim Rettberg

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-08-19)

备注: 12 pages, 5 figures

DOI: 10.1109/ICCMA63715.2024.10843921

💡 一句话要点

基于大语言模型的混合推理提升自动驾驶决策能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 混合推理 自动驾驶 多模态融合 复杂场景决策 智能交通 算术推理 常识推理

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态驾驶场景中难以有效结合自然语言和传感器数据进行决策，尤其在复杂环境下表现不足。
  2. 本研究提出利用大语言模型的混合推理能力，结合算术和常识推理来分析传感器数据和驾驶法规。
  3. 实验结果显示，LLMs在处理多种天气条件下的自动驾驶决策时，提供的控制信息准确性显著提高。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）因其理解文本和图像、生成类人文本及执行复杂推理任务的能力而受到广泛关注。然而，它们在动态情况下结合自然语言文本进行决策的能力仍需进一步探索。本研究调查了LLMs在自动驾驶场景中如何适应和应用算术与常识推理的组合。我们假设LLMs的混合推理能力能够通过分析检测到的物体和传感器数据、理解驾驶法规和物理法则来改善自动驾驶。这一方法特别适用于低能见度等复杂场景。实验结果表明，当将图像和传感器数据输入LLM时，它能够在各种天气条件下为自动驾驶车辆提供精确的刹车和油门控制信息，从而辅助自动驾驶系统的决策。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型在动态自动驾驶场景中结合自然语言和传感器数据进行决策的能力不足的问题。现有方法在复杂环境下的表现常常不尽如人意，尤其是在低能见度情况下。

核心思路：论文提出通过混合推理的方式，结合算术推理和常识推理，使大语言模型能够更好地理解和处理传感器数据与驾驶法规，从而提升自动驾驶的决策能力。

技术框架：整体架构包括数据输入模块（图像和传感器数据）、推理模块（大语言模型）、以及决策输出模块（控制指令）。数据输入模块负责收集和预处理信息，推理模块则利用LLM进行分析，最后输出模块生成具体的驾驶控制指令。

关键创新：本研究的创新点在于将大语言模型的混合推理能力应用于自动驾驶领域，尤其是在低能见度等复杂场景中，显著提升了决策的准确性。这一方法与传统的基于规则或模型的方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化推理结果的准确性，并对网络结构进行了调整，以适应多模态输入的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当将图像和传感器数据输入大语言模型时，其在刹车和油门控制方面的准确性显著提高，尤其在不同天气条件下，LLMs的表现优于传统方法，提供了更为精确的决策支持。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶汽车、智能交通系统及机器人导航等。通过提升大语言模型在复杂环境下的决策能力，可以显著提高自动驾驶系统的安全性和可靠性，推动智能交通技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have garnered significant attention for their ability to understand text and images, generate human-like text, and perform complex reasoning tasks. However, their ability to generalize this advanced reasoning with a combination of natural language text for decision-making in dynamic situations requires further exploration. In this study, we investigate how well LLMs can adapt and apply a combination of arithmetic and common-sense reasoning, particularly in autonomous driving scenarios. We hypothesize that LLMs hybrid reasoning abilities can improve autonomous driving by enabling them to analyze detected object and sensor data, understand driving regulations and physical laws, and offer additional context. This addresses complex scenarios, like decisions in low visibility (due to weather conditions), where traditional methods might fall short. We evaluated Large Language Models (LLMs) based on accuracy by comparing their answers with human-generated ground truth inside CARLA. The results showed that when a combination of images (detected objects) and sensor data is fed into the LLM, it can offer precise information for brake and throttle control in autonomous vehicles across various weather conditions. This formulation and answers can assist in decision-making for auto-pilot systems.