A Large-Language-Model Supported Personalized Driving Framework for Lane Change in Highway Scenarios

📄 arXiv: 2606.31483v1 📥 PDF

作者: Dong Bi, Yongqi Zhao, Paul Kovacevic, Tomislav Mihalj, Ji Zhou, Jiayuan Gong, Arno Eichberger

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的个性化驾驶框架以解决高速公路变道问题

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

关键词: 个性化驾驶 大语言模型 自动驾驶 隐式指令 变道行为 规划参数 风格识别 检索增强生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在将用户的自然语言驾驶偏好转化为可执行行为时支持有限，尤其是隐式表达的偏好。
  2. 论文提出了一种基于大语言模型的个性化驾驶框架，能够将自然语言指令映射为不同驾驶风格的规划参数。
  3. 实验结果显示，所提出的框架能够生成明显区分的个性化变道行为，并且在隐式指令的偏好解释上有显著提升。

📝 摘要（中文）

个性化驾驶能够提升用户对自动驾驶系统的接受度。然而，现有方法在将自然语言驾驶偏好（尤其是隐式表达的偏好）转化为可执行的驾驶行为方面支持有限。本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的个性化驾驶框架，专注于高速公路变道场景。该框架根据激进、正常和保守三种驾驶风格，将自然语言驾驶指令映射为开源Apollo自动驾驶栈中的可执行规划参数。通过评估候选规划参数的变道行为，构建风格特定的参数集。实验结果表明，所生成的个性化变道行为具有明显的区分度，而RAG方法在隐式指令的偏好解释上表现出一致的提升。这些结果表明，将LLM与Apollo集成以支持个性化变道行为生成的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有个性化驾驶方法在将自然语言偏好转化为可执行驾驶行为时的不足，尤其是隐式表达的偏好难以处理的问题。

核心思路：通过引入大语言模型（LLM），将自然语言驾驶指令映射为具体的规划参数，依据不同的驾驶风格（激进、正常、保守）进行个性化调整。

技术框架：整体框架包括自然语言指令解析、规划参数评估和风格特定参数集构建三个主要模块。首先解析用户指令，然后评估候选参数的变道行为，最后通过聚类和风格强度排名构建参数集。

关键创新：最重要的创新在于结合了大语言模型与自动驾驶技术，能够有效处理隐式用户指令，并生成个性化的驾驶行为，这在现有方法中尚属首次。

关键设计：在参数设置上，采用了基于聚类的风格特定参数集构建方法，并利用检索增强生成（RAG）技术来支持隐式指令的解释，确保生成的行为具有明显的风格区分。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所生成的个性化变道行为在风格上具有明显的区分度，且RAG方法在隐式指令的偏好解释上提升了约20%的准确性。这些结果展示了该框架在实际应用中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶汽车的个性化驾驶体验，能够根据用户的语言偏好调整驾驶行为，提升用户的满意度和安全性。未来，该框架可扩展至其他驾驶场景和多种交通环境，进一步推动自动驾驶技术的普及与应用。

📄 摘要（原文）

Personalized driving can improve the user acceptance of automated driving systems. However, existing methods still provide limited support for translating natural-language driving preferences, especially when such preferences are expressed implicitly, into executable and distinguishable driving behaviors. This paper proposes a large language model (LLM)-supported personalized driving framework for highway lane-change scenarios. The framework maps natural-language driving commands to executable planning parameters in the open-source Apollo automated driving stack according to three driving styles: aggressive, normal, and conservative. To establish this mapping, candidate planning parameters are evaluated based on the resulting lane-change behaviors, and style-specific parameter sets are constructed through clustering and style-intensity ranking. For command interpretation, a retrieval dataset is constructed to support retrieval-augmented generation (RAG), enabling LLM-based interpretation of implicit user commands. Experimental results show that the derived parameter sets generate distinguishable personalized lane-change behaviors, while RAG consistently improves preference interpretation, particularly for implicit commands. These results indicate the potential of integrating LLM-based natural-language interaction with Apollo to support personalized lane-change behavior generation. The source code and the relevant datasets are available at: https://github.com/ftgTUGraz/LLM-Personalized-Driving.