LLM驱动的驾驶员智能体的驾驶风格对齐
机器人学
2024-03-19 v1 人工智能
摘要
最近，LLM驱动的驾驶员智能体在自动驾驶领域展现出了巨大潜力，表现出类似人类的推理和决策能力。然而，目前关于将驾驶员智能体行为与人类驾驶风格对齐的研究仍然有限，部分原因在于缺乏来自人类驾驶行为的高质量自然语言数据。为了填补这一研究空白，我们提出了一个多对齐框架，旨在通过示范和反馈将驾驶员智能体与人类驾驶风格对齐。值得注意的是，我们通过自然驾驶实验和驾驶后访谈构建了人类驾驶员行为的自然语言数据集，为LLM对齐提供了高质量的人类示范。该框架的有效性通过在CARLA城市交通模拟器中的仿真实验得到了验证，并进一步得到了人类评估的证实。我们的研究为设计具有不同驾驶风格的驾驶智能体提供了有价值的见解。该框架的实现和数据集的详细信息可在链接中找到。
引用
@article{arxiv.2403.11368,
title = {Driving Style Alignment for LLM-powered Driver Agent},
author = {Ruoxuan Yang and Xinyue Zhang and Anais Fernandez-Laaksonen and Xin Ding and Jiangtao Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.11368},
year = {2024}
}