Leveraging Large Language Models for Enhancing Autonomous Vehicle Perception

要約

自動運転車 (AV) は、安全なナビゲーションと意思決定の基礎となる周囲の状況を解釈するための高度な認識システムに依存しています。
大規模言語モデル (LLM) を AV 認識フレームワークに統合すると、動的環境、センサー フュージョン、およびコンテキスト推論における課題に対処する革新的なアプローチが提供されます。
この論文では、LLM を AV 認識に組み込んで、高度なコンテキストの理解、シームレスなセンサー統合、強化された意思決定サポートを可能にする新しいフレームワークを紹介します。
実験結果は、LLM が AV 認識システムの精度と信頼性を大幅に向上させ、より安全でよりインテリジェントな自動運転技術への道を開くことを示しています。
LLM は、従来の方法を超えて認識範囲を拡大することで、より適応性が高く人間中心の運転エコシステムの構築に貢献し、自動運転車の運用の信頼性と透明性を高めます。
これらの進歩は、人間のドライバーと自律システムの関係を再定義し、理解の強化と個別の意思決定を通じて信頼を促進します。
さらに、メモリ モジュールと適応学習メカニズムを統合することにより、LLM は AV の知覚を継続的に改善し、車両が時間の経過とともに進化し、変化する環境やユーザーの好みに適応できるようにします。

要約(オリジナル)

Autonomous vehicles (AVs) rely on sophisticated perception systems to interpret their surroundings, a cornerstone for safe navigation and decision-making. The integration of Large Language Models (LLMs) into AV perception frameworks offers an innovative approach to address challenges in dynamic environments, sensor fusion, and contextual reasoning. This paper presents a novel framework for incorporating LLMs into AV perception, enabling advanced contextual understanding, seamless sensor integration, and enhanced decision support. Experimental results demonstrate that LLMs significantly improve the accuracy and reliability of AV perception systems, paving the way for safer and more intelligent autonomous driving technologies. By expanding the scope of perception beyond traditional methods, LLMs contribute to creating a more adaptive and human-centric driving ecosystem, making autonomous vehicles more reliable and transparent in their operations. These advancements redefine the relationship between human drivers and autonomous systems, fostering trust through enhanced understanding and personalized decision-making. Furthermore, by integrating memory modules and adaptive learning mechanisms, LLMs introduce continuous improvement in AV perception, enabling vehicles to evolve with time and adapt to changing environments and user preferences.

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