利用远程车辆的车载大语言模型补充自车视野

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本研究解决了现有自动驾驶系统在视线受阻情况下的局限性,提出通过车辆间的对话来扩展自车的视野。通过利用远程车辆的车载大语言模型(LLM),研究发现其对于交通场景的理解达到了详细的水平,从而提升交通安全性。未来的研究需要改进提示语以提高检测质量,并探索车辆间的标准化信息交换格式。

该编码器-解码器框架解决了自动驾驶车辆中的视觉 grounding 问题,通过多模态解码器集成文本、图像、上下文和跨模态编码器,全面理解口头指令和视觉场景相关性。实证评估显示该模型准确性高、操作效率好,具有强健性和适应性。

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