自动驾驶新篇章：基于大模型的协作驾驶与终身学习框架
自动驾驶新篇章：基于大模型的协作驾驶与终身学习框架
自动驾驶技术受到了学术界和工业界的广泛关注，但当前的自动驾驶系统大多基于数据驱动的方法，存在可解释性、泛化能力和持续学习能力方面的显著不足。而且单车自动驾驶系统缺乏与其他车辆协作和协商的能力，这对于提高驾驶安全性和效率至关重要。
AGENTSCODRIVER框架的创新设计
为了有效解决这些问题，研究团队利用大型语言模型（LLMs）开发了一种新的框架——AGENTSCODRIVER。相较于传统依赖数据驱动的方法，AGENTSCODRIVER能够实现多车之间的协同驾驶，通过车辆间的沟通与协作，提高交通效率和安全性。这种协作能力在复杂的交通场景中尤为重要，例如在交叉路口的通行顺序协商。
AGENTSCODRIVER的终身学习能力是其另一大优势，它可以随着时间的推移不断积累经验，自我提升，这一点与传统的自动驾驶系统形成鲜明对比，后者通常在模型训练完成后就无法再更新知识。此外，该框架的解释性和推理能力也显著优于传统方法，它能够模拟人类的思考过程，提供决策的透明度，增强人们对系统的信任。
技术架构与实验评估
研究团队构建了一个基于分散部分可观测马尔可夫决策过程（D-POMDP）的数学模型来描述多车协作驾驶的场景。该模型考虑了每个智能体（车辆）具有自己的行动空间和观测空间，并且能够通过通信来共享信息和协调行动。这种建模方法允许研究者以一种形式化的方式来分析和设计协作驾驶策略，确保智能体能够在部分可观测的环境中有效地协作，以达成共同的目标。
AGENTSCODRIVER的架构由五个主要模块组成：观测模块、推理引擎、记忆模块、迭代强化反思模块和通信模块。这5个模块协同工作以实现多车协作驾驶。
观测模块：用于编码智能体周围的场景并提取有用的高级信息，例如车道数量、周围车辆的位置和速度。
推理引擎：模仿人类推理能力的关键部分，通过多轮推理将复杂问题分解为一系列子问题，并逐步解决以生成最终决策。
记忆模块：包括常识记忆、经验记忆和反思记忆，智能体可以从记忆模块中检索相关记忆以供决策使用。
迭代强化反思模块：包含评估器和反思器，帮助智能体从历史错误中学习并改进其未来行为。
通信模块：使用大型语言模型作为消息生成器，智能体在认为需要与其他智能体通信时会调用这个工具。
研究团队采用了HighwayEnv作为模拟环境，这是一个在自动驾驶和战术决策研究中广泛认可的平台。实验结果显示，随着记忆项数量的增加，AGENTSCODRIVER在高速公路和交叉路口场景下的性能都有显著提升。在与现有最先进方法的比较中，AGENTSCODRIVER在所有设置中都表现更优。
未来展望
虽然AGENTSCODRIVER框架在多车协作驾驶方面取得了显著的实验成果，但仍存在一些局限性。比如该框架的输出生成需要数秒时间，这限制了其在实时自动驾驶场景中的应用。而且作为一个文本驱动的系统，AGENTSCODRIVER缺乏直接处理视觉信息的能力。
针对这些局限性，未来的工作将包括扩展框架以集成多模态输入，优化算法以提高实时性能，并在真实世界中进行测试以增强系统的安全性和鲁棒性。研究团队还计划提高系统的可解释性，并实现更有效的人机交互。通过这些改进，AGENTSCODRIVER有望在自动驾驶领域发挥更大的潜力，为实现智能化交通系统做出重要贡献。