本研究提出了一种具有推理和运动风格的认知层次代理（CHARMS），旨在解决自主驾驶模拟中的低智能和简单行为建模问题。CHARMS通过行为博弈论和深度强化学习，能够模拟人类驾驶决策，生成复杂多样的驾驶场景，从而提升车辆智能性，推动自主驾驶技术的发展。

本文探讨了大型语言模型（LLM）在自动驾驶系统中的应用，提出通过引入认知代理和推理能力，提升自动驾驶的安全性和人性化。研究表明，LLM能改善驾驶决策，增强系统灵活性和可解释性，推动自动驾驶技术发展。

本文探讨大型语言模型（LLM）在自动驾驶系统中的应用，强调其推理、解释和记忆能力。研究表明，LLM能够改善驾驶决策，增强安全性和性能。案例研究验证了LLM在复杂场景中的有效性，并提出将其整合到自动驾驶软件中的潜在优势。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在自动驾驶系统中的应用，提出了增强驾驶决策能力的框架和方法。研究表明，LLMs能够改善驾驶体验、提升安全性，并在复杂环境中表现出色。通过构建新数据集和基准，验证了模型的有效性，强调了推理、解释和记忆在自动驾驶中的重要性。