协同驾驶超进化！CoDrivingLLM：大语言模型如何驱动决策框架？

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作者  | Shiyu Fang等 编辑 | 自动驾驶之心 写在前面 & & 笔者理解 随着自动驾驶技术的不断进步，我们可能正在进入一个连接自动驾驶车辆（Connected Autonomous Vehicles, 简称CAVs）和人工驾驶车辆（Human-Driven Vehicles, 简称HDVs）共存的时代。尽管CAVs在提高交通安全和效率方面具有巨大潜力，但它们在开放道路上的表现还远未达到令人满意的程度。根据加利福尼亚州机动车管理局的报告，51%的车辆解绑是由于CAVs的决策失败造成的。此外，北京自动驾驶车辆道路测试报告揭示，高达91%的解绑事件发生在与其他车辆交互时，这表明目前的自动驾驶技术还不足以应对复杂的交互场景。为了改善这个问题，利用CAVs的协同驾驶能力是一个较为有希望的方法。 针对不同场景下的协同驾驶问题，目前流行的方法大致可以分为以下几种： 基于优化的方法 旨在最大化或最小 ………………………………