自动驾驶系统情景测试中大型语言模型应用综述
软件工程
2026-01-05 v2
摘要
自动驾驶系统(ADSS)的安全性和可靠性必须在大规模部署之前得到验证。在现有验证方法中，情景基准测试被认为是提高测试效率并降低相关成本的有前景的方法。最近，大型语言模型(LLM)的出现引入了新的机会来加强这一方法。尽管越来越多的研究探索了LLM在自动驾驶领域的应用，但尚无专门综述聚焦于其在情景测试中的应用。本综述通过系统性地对LLM在情景测试各阶段所发挥的作用进行分类，填补了这一空白，基于学术研究和产业实践。此外，总结了LLM的关键特征及其相应的使用策略。本文以概括五个开放性挑战和潜在研究方向作结。为支持持续的研究努力，提供了一个持续更新的最新进展及相关开源工具的存储库，地址为：https://github.com/ftgTUGraz/LLM4ADSTest。
引用
@article{arxiv.2505.16587,
title = {A Survey on the Application of Large Language Models in Scenario-Based Testing of Automated Driving Systems},
author = {Yongqi Zhao and Ji Zhou and Dong Bi and Tomislav Mihalj and Jia Hu and Arno Eichberger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.16587},
year = {2026}
}
备注
24 pages, 11 figures