发布时间:2026/7/14 18:46:20
Large Language Model-assisted Autonomous Vehicle Recovery from Immobilization 一、文章主要内容总结该研究针对自动驾驶汽车(AV)在复杂交通场景中易陷入停滞( immobilization)、现有恢复方案(远程干预成本高、人工接管适用性有限)存在缺陷的问题,提出了一种基于大语言模型(LLM)的恢复框架StuckSolver。StuckSolver设计为插件式附加模块,无需修改自动驾驶汽车现有感知、规划和控制架构,通过对接传感器数据流检测停滞状态、解读环境上下文,生成高层级恢复指令供原生规划器执行。其核心工作流程包括三个阶段:观测阶段:收集摄像头、激光雷达等传感器的原始数据,提取交通控制因素(信号灯、交通标志等)、交通参与者(车辆、行人、障碍物等)的语义信息及距离、速度等量化数据;分析阶段:判断车辆是否陷入停滞及停滞原因,支持有无乘客指导两种场景(有指导时解读乘客意图,无指导时通过速度阈值、停滞时长等指标判定);决策阶段:生成安全合规的行为计划,确定是否需要重新规划路线及路线起点,无停滞时不干预自动驾驶汽车原有操作。实验在CARLA模拟器的Bench2Drive基准测试(含220条含极端场景的路线)中进行,结果显示:仅靠自推理,StuckSolver与最先进的端到端方法在驾驶分数(DS)和成功率(SR)上相当;结合乘客指导后,性能进一步提升(DS达70.89、SR达50.01),且保持轻量化和可解释性。二、文章创新点新型恢复框架设计:首次提出LLM驱动的自

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