基于语言推理与认知记忆的自动驾驶决策模型

作     者：王祥 谭国真 彭衍飞 任浩 李健平 

作者机构：大连理工大学计算机科学与技术学院 清华大学精密仪器系 

出 版 物：《吉林大学学报(工学版)》 (Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition))

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：08[工学] 082304[工学-载运工具运用工程] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金重点支持项目(U1808206) 

主　　题：车辆工程 自动驾驶 持续学习 大语言模型 思维链推理 两阶段注意力机制 

摘      要：针对传统自动驾驶安全性能和学习效率低下等问题，提出了一种可持续学习和理解语言信息的自动驾驶安全决策模型。参考人类驾驶过程中推理决策和经验积累的过程，利用大型语言模型(Large Language Model，LLM)作为决策智能体将思维链推理、两阶段注意力机制和认知记忆存储与检索整合到驾驶过程上下文安全学习中，利用运动学模块将LLM决策转化为可操作的驾驶命令，实现对安全驾驶经验的持续学习。实验结果表明：提出的决策模型相对于基于规则、强化学习和知识的方法在安全效率方面有显著提升，并具备持续学习和根据人类指令变化驾驶行为的能力，为类人自动驾驶提供参考。