摘要由 AI 生成
荷兰代尔夫特理工大学（TU Delft）研究人员开发了一套新型系统，利用大型语言模型将自然语言指令转化为自动驾驶车辆的运动规划参数。该系统不直接控制驾驶决策，而是通过描述行为变更并请求乘客确认来保持“人在回路”，在确保安全的前提下使车速和转向平滑度符合用户如“赶时间”等模糊偏好。研究团队结合 OpenAI 的 GPT-4o-mini 模型与先前开发的模型预测路径积分控制器进行测试，发现车辆能依据自然语言指令调整驾驶风格。相关预印本已发布于 arXiv，并将于九月在 IEEE 智能交通系统会议上展示。
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荷兰代尔夫特理工大学（TU Delft）研究人员开发了一套系统，利用大型语言模型（LLM）将自然语言指令转化为自动驾驶车辆运动规划算法的参数调整。该系统不直接控制驾驶决策，而是通过描述行为变更并请求乘客确认来保持“人在回路”，在确保安全的前提下使车速和转向平滑度符合用户如“赶时间”等模糊偏好。研究团队结合 OpenAI 的 GPT-4o-mini 模型与先前开发的模型预测路径积分控制器进行测试，发现车辆能依据自然语言指令调整驾驶风格。相关预印本已发布于 arXiv，并将于九月在 IEEE 智能交通系统会议上展示。