通过上下文学习生成交通场景以改进运动规划器

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内容提要

本研究提出了一种基于上下文学习的运动规划方法,通过大型语言模型将文本描述转化为脚本,生成多样化的交通场景。实验结果表明,使用合成数据训练的规划器性能显著优于仅使用真实数据训练的规划器,验证了合成数据的有效性。

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