Optimizing Autonomous Driving for Safety: A Human-Centric Approach with LLM-Enhanced RLHF

📄 arXiv: 2406.04481v1 📥 PDF

作者: Yuan Sun, Navid Salami Pargoo, Peter J. Jin, Jorge Ortiz

分类: cs.AI

发布日期: 2024-06-06

DOI: 10.1145/3675094.3677588

💡 一句话要点

结合LLM与RLHF，提出一种以人为中心的自动驾驶安全优化方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 强化学习 人类反馈 大语言模型 安全优化 多智能体 生理反馈

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶方法依赖人工反馈或LLM，但缺乏有效融合，且RLHF在自动驾驶优化中应用不足。
  2. 该论文提出一种新框架，结合RLHF和LLM，利用多智能体环境模拟真实场景，并融合物理和生理反馈。
  3. 通过预训练模型和多智能体交互，该方法旨在提升自动驾驶的安全性，并计划在真实环境中进行验证。

📝 摘要（中文）

强化学习从人类反馈中学习(RLHF)在大语言模型(LLM)中很受欢迎，而传统的强化学习(RL)通常效果不佳。目前的自动驾驶方法通常利用机器学习(包括RL)中的人类反馈或LLM。大多数反馈指导汽车代理的学习过程(例如，控制汽车)。RLHF通常应用于微调步骤，需要直接的人类“偏好”，这在优化自动驾驶模型中并不常用。本研究创新性地结合了RLHF和LLM，以提高自动驾驶的安全性。从头开始训练一个具有人类指导的模型是低效的。我们的框架从一个预先训练的自动驾驶汽车代理模型开始，并实现多个人工控制的代理，如汽车和行人，以模拟真实的道路环境。自动驾驶汽车模型不是由人类直接控制的。我们整合了物理和生理反馈来微调模型，并使用LLM优化这个过程。这种多代理交互环境确保了在实际应用之前的安全、真实的交互。最后，我们将使用从新泽西州和纽约市的真实测试平台收集的数据来验证我们的模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶方法在利用人类反馈和大型语言模型（LLM）方面存在不足。传统的强化学习（RL）在自动驾驶中的应用效果有限，而直接使用人类偏好进行微调的RLHF方法在自动驾驶领域并不常见。此外，从零开始训练自动驾驶模型效率低下，难以适应复杂多变的真实交通场景。

核心思路：该论文的核心思路是将RLHF与LLM相结合，构建一个以人为中心的自动驾驶安全优化框架。通过利用LLM来优化RLHF过程，并结合物理和生理反馈，提高自动驾驶模型的安全性和可靠性。该方法旨在克服传统RL和直接人类偏好微调的局限性，并提升模型在真实交通环境中的适应能力。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 预训练的自动驾驶汽车代理模型；2) 多个人工控制的代理（如汽车和行人），用于模拟真实道路环境；3) RLHF模块，用于根据人类反馈微调自动驾驶模型；4) LLM模块，用于优化RLHF过程；5) 物理和生理反馈整合模块，用于提供更全面的反馈信息。整体流程是从预训练模型开始，通过多智能体交互环境进行训练，并利用LLM优化RLHF过程，最终得到一个安全可靠的自动驾驶模型。

关键创新：该论文的关键创新在于将RLHF和LLM相结合，并将其应用于自动驾驶安全优化。与传统方法相比，该方法能够更有效地利用人类反馈，并提高模型的泛化能力和安全性。此外，该方法还创新性地整合了物理和生理反馈，为模型提供了更全面的训练信息。

关键设计：该论文的关键设计包括：1) 使用预训练模型作为起点，以提高训练效率；2) 构建多智能体交互环境，以模拟真实交通场景；3) 利用LLM优化RLHF过程，以提高反馈效率；4) 整合物理和生理反馈，以提供更全面的训练信息。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节将在后续研究中进一步完善。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文提出了一种新颖的自动驾驶安全优化框架，该框架结合了RLHF和LLM，并整合了物理和生理反馈。该方法旨在提高自动驾驶模型的安全性和可靠性，并计划在真实环境中进行验证。虽然目前没有具体的性能数据，但该研究为自动驾驶安全优化提供了一个新的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升自动驾驶系统的安全性和可靠性，尤其是在复杂和不确定的交通环境中。通过模拟真实场景和整合人类反馈，该方法可以帮助自动驾驶汽车更好地理解和应对各种交通状况，从而减少事故风险，提高交通效率。未来，该研究还可扩展到其他机器人领域，如无人机、服务机器人等。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is popular in large language models (LLMs), whereas traditional Reinforcement Learning (RL) often falls short. Current autonomous driving methods typically utilize either human feedback in machine learning, including RL, or LLMs. Most feedback guides the car agent's learning process (e.g., controlling the car). RLHF is usually applied in the fine-tuning step, requiring direct human "preferences," which are not commonly used in optimizing autonomous driving models. In this research, we innovatively combine RLHF and LLMs to enhance autonomous driving safety. Training a model with human guidance from scratch is inefficient. Our framework starts with a pre-trained autonomous car agent model and implements multiple human-controlled agents, such as cars and pedestrians, to simulate real-life road environments. The autonomous car model is not directly controlled by humans. We integrate both physical and physiological feedback to fine-tune the model, optimizing this process using LLMs. This multi-agent interactive environment ensures safe, realistic interactions before real-world application. Finally, we will validate our model using data gathered from real-life testbeds located in New Jersey and New York City.