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思路 1.输入和输出
输入
算法的输入包括车辆当前时刻的状态 S t S_t St #xff0c;这个状态包含了车辆的位置、速度、行驶方向等信息#xff1b;以及参与协同驾驶的联网自动驾驶汽车列表C#xff0c;用于确定需要进行决策的车辆集合。
输出
输出为车辆…CoDrivingLLM
思路 1.输入和输出
输入
算法的输入包括车辆当前时刻的状态 S t S_t St 这个状态包含了车辆的位置、速度、行驶方向等信息以及参与协同驾驶的联网自动驾驶汽车列表C用于确定需要进行决策的车辆集合。
输出
输出为车辆下一时刻的状态 S t 1 S_{t 1} St1这是经过算法计算和决策后得到的车辆新状态用于车辆的实际行驶控制。
2. 推理模块
2.1 初始化决策缓冲区D和场景描述缓冲区sce
为每辆联网自动驾驶汽车初始化决策缓冲区D用于存储每辆车的决策结果初始化场景描述缓冲区sce用于存储对驾驶场景的描述信息 。
2.2 生成场景描述
遍历车辆列表C对于每辆车i根据当前时刻的车辆状态 S t S_t St生成其场景描述 s c e i sce_i scei这个描述包含了车辆自身的状态以及周围环境的信息如其他车辆的位置、速度等。然后将生成的场景描述 s c e i sce_i scei添加到场景描述缓冲区sce中。
2.3 生成冲突描述
基于场景描述缓冲区sce中的信息使用冲突协调器生成冲突描述con。冲突协调器会分析场景中车辆之间可能存在的冲突情况例如车辆行驶路径的交叉、速度差异可能导致的碰撞风险等并生成相应的冲突描述
2.4 筛选冲突描述
再次遍历车辆列表C对于每辆车i从冲突描述con中筛选出与本车相关的冲突描述coni并进行排序以便后续针对性地处理冲突。
3.记忆模块
3.1检索相关记忆
对于每辆车i根据其场景描述(sce_i)和冲突描述coni从记忆数据库中检索与之最相关的过往记忆m。这些记忆包含了过去类似场景下的决策经验和结果
3.2生成决策提示
结合检索到的记忆m、当前场景描述(sce_i)和冲突描述coni生成用于大语言模型推理的决策提示。这个提示信息为大语言模型提供了丰富的上下文帮助其做出更合理的决策。推理决策使用大语言模型基于生成的决策提示进行推理得出最终的语义决策di例如车辆应该加速、减速、转弯等。
3.3存储决策
将每辆车i的最终决策di添加到决策缓冲区D中以便后续用于更新车辆状态。
4.环境模块
4.1更新车辆状态
根据公式 5 和公式 6利用决策缓冲区D中的决策信息更新车辆下一时刻的状态 S t 1 S_{t 1} St1。这两个公式可能涉及车辆运动学和动力学的计算将语义决策转化为车辆的实际控制量如加速度、转向角度等从而确定车辆的新位置、速度等状态信息。
4.2评估决策并存储
对本次决策对驾驶场景产生的影响进行评估例如是否成功避免了冲突、是否提高了交通效率等。然后将评估结果和相关信息添加到记忆数据库中为后续的驾驶决策提供更多的经验参考实现系统的学习和优化。
