자율주행차량을 위한 중국 철학적 지혜에 의해 안내되는 대형 언어 모델의 정보추출을 이용한 의사결정

자율 주행 시스템은 복잡한 교통 상황에서 안전성, 효율성, 사회적 규범을 균형 잡아야 한다. 숫자 최적화, 시퀀스 예측 및 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 기존 자율 주행 의사 결정 접근 방식은 철학적 및 윤리적 고려를 충분히 고려하지 못했다. 우리는 중국 철학적 지혜를 활용한 주행(CPW-Drive)을 제안한다. CPW-Drive은 중국 철학의 가치 지침을 자율 주행 의사 결정에 통합하는 폐쇄 루프 검색-증가 생성(RAG) 프레임워크다. 중국의 유교 사상을 기반으로 CPW-Drive은 관련 고전 문헌에서 LLM이 추출한 키워드를 주행 관련 가치 원칙으로 만드는 수동 검증과 유효성 검사로 만든다. 이 원칙은 특정 시나리오에 따라 상황에 맞게 구축되며, 가치 지침을 검색하고 재사용할 수 있다. 우리는 물리적 aware 공간 유사성 검색(PSSR)을 제안한다. PSSR은 차량 레이아웃과 속도 추정된 상태를 비교하여 물리적으로 관련된 역사적 사례를 검색한다. 하이웨이-엔비의 다중 레이니 하이웨이 주행 과제에서 CPW-Drive은 3 가지 교통 구성에서 각각 93.0%, 86.0%, 72.0%의 성공률을 달성한다. 이 결과는 가장 강력한 기준선보다 각각 8.0, 22.5, 25.0%의 향상을 보였다. 모든 구성에서 CPW-Drive은 가장 높은 충돌 없는 단계 수를 달성하고 낮은 레인 변경 빈도를 유지한다. 결과는 구조화된 가치 지침이 시뮬레이션 폐쇄 루프의 안전성과 안정성을 향상시키며 효율성과 지연 시간의 트레이드 오프를 도입할 수 있음을 시사한다.