Chain-of-Thought for Autonomous Driving: A Comprehensive Survey and Future Prospects

要約

自然言語処理における大規模な言語モデルの急速な進化により、セマンティックな理解と論理的推論能力が大幅に向上しました。
このような能力は、自律的な駆動システムで活用されており、システムパフォーマンスの大幅な改善に貢献しています。
Openai O1やDeepseek-R1などのモデルは、人間の思考プロセスをシミュレートする高度な認知方法であるレバレッジチェーン思考（COT）推論であり、複雑なタスクの顕著な推論能力を示しています。
体系的な推論フレームワーク内で複雑な駆動シナリオを構築することにより、このアプローチは自律運転における顕著な研究の焦点として浮上し、困難なケースを処理するシステムの能力を大幅に改善しています。
このペーパーでは、COT方法が自律運転モデル​​の推論能力をどのように改善するかを調査します。
包括的な文献レビューに基づいて、自律運転におけるCOTの動機、方法論、課題、および将来の研究方向の体系的な分析を提示します。
さらに、運転システムの自己進化を促進するために、COTを自己学習と組み合わせるという洞察を提案します。
この研究の関連性と適時性を確保するために、文献とオープンソースプロジェクトの動的なリポジトリをまとめて、最前線の開発を組み込むために熱心に更新されました。
リポジトリは、https://github.com/cuiyx1720/awesome-cot4adで公開されています。

要約(オリジナル)

The rapid evolution of large language models in natural language processing has substantially elevated their semantic understanding and logical reasoning capabilities. Such proficiencies have been leveraged in autonomous driving systems, contributing to significant improvements in system performance. Models such as OpenAI o1 and DeepSeek-R1, leverage Chain-of-Thought (CoT) reasoning, an advanced cognitive method that simulates human thinking processes, demonstrating remarkable reasoning capabilities in complex tasks. By structuring complex driving scenarios within a systematic reasoning framework, this approach has emerged as a prominent research focus in autonomous driving, substantially improving the system’s ability to handle challenging cases. This paper investigates how CoT methods improve the reasoning abilities of autonomous driving models. Based on a comprehensive literature review, we present a systematic analysis of the motivations, methodologies, challenges, and future research directions of CoT in autonomous driving. Furthermore, we propose the insight of combining CoT with self-learning to facilitate self-evolution in driving systems. To ensure the relevance and timeliness of this study, we have compiled a dynamic repository of literature and open-source projects, diligently updated to incorporate forefront developments. The repository is publicly available at https://github.com/cuiyx1720/Awesome-CoT4AD.

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