כתבה
arXiv cs.AI ·
PlannerForge: רשתות LLM לבדיקה תחת מאגרי תצוגה של מתכנני תנועה בנהיגה עצמית
PlannerForge: LLM Agents for Scenario-Based Testing of Motion Planners in Autonomous Driving
רשתות LLM לבדיקה תחת מאגרי תצוגה של מתכנני תנועה בנהיגה עצמית. פלנרפורג' משתמש ב-10 רשתות LLM שונות ומציג תוצאות טובות בכל שלבי הבדיקה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.08965v1 Announce Type: new Abstract: Ensuring the safety of autonomous driving is a critical challenge. Scenario-based testing is a systematic process used to validate Autonomous Driving Systems (ADSs), but it remains a fragmented modular pipeline in which scenario generation, retrieval, modification, ADS execution, and results analysis are performed by separate tools with little interaction. Large Language Model (LLM) agents have shown promise across ADS sub-systems such as perception, planning, and control. However, no prior work covers the whole scenario-based testing pipeline for ADSs with a unified LLM-agent framework. We present PlannerForge, an LLM-agent framework that extends all scenario-based testing stages (from Scenario Generation to ADS Assessment) and adds two furt
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית