【香港科技大学】GenFollower：通过大型语言模型增强跟车预测

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶专栏 ”公众号 自动驾驶干货 ，即可获取 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2407.05611 摘要 本文介绍了 GenFollower：通过大型语言模型增强跟车预测。跟车行为的准确建模对于交通管理和自动驾驶系统的各种应用而言是至关重要的。然而，当前的方法往往存在局限性，例如对数据质量的高敏感性和缺乏可解释性。本项研究提出了GenFollower，这是一种新的zero-shot提示方法，其利用了大型语言模型（LLMs）来应对这些挑战。本文将跟车行为重新定义为一个语言建模问题，并且将异构输入集成到LLMs的结构化提示中。与传统的基线方法相比，该方法实现了改进的预测性能和可解释性。在Waymo Open数据集上的实验证明了GenFollower的卓越性能和对影响跟车行为的因素提供可解释见解的能力。本项工作有助于促进对跟车行为的理解和预测，为 ………………………………