SafeDrive: Knowledge- and Data-Driven Risk-Sensitive Decision-Making for Autonomous Vehicles with Large Language Models
作者: Zhiyuan Zhou, Heye Huang, Boqi Li, Shiyue Zhao, Yao Mu, Jianqiang Wang
分类: cs.AI, cs.ET, cs.RO
发布日期: 2024-12-17 (更新: 2024-12-19)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
SafeDrive：提出基于知识和数据驱动的风险敏感决策框架，提升自动驾驶在高风险场景下的安全性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动驾驶 风险敏感决策 大型语言模型 知识驱动 数据驱动 安全驾驶 强化学习
📋 核心要点
- 现有自动驾驶车辆在正常驾驶场景表现良好，但在动态高风险环境和长尾事件中安全性不足。
- SafeDrive框架融合知识和数据，通过风险评估、记忆检索、LLM推理和反思学习，实现风险敏感的决策。
- 实验表明，SafeDrive在真实交通数据集中实现了100%的安全率，并能有效模仿人类驾驶行为。
📝 摘要（中文）
本文提出SafeDrive，一个知识和数据驱动的风险敏感决策框架，旨在提升自动驾驶车辆（AVs）在动态、高风险环境中的安全性和适应性，并解决安全关键的长尾事件。该框架包含：(1) 风险模块，用于量化涉及驾驶员、车辆和道路交互的多因素耦合风险；(2) 记忆模块，用于存储和检索典型场景以提高适应性；(3) 基于大型语言模型（LLM）的推理模块，用于上下文感知的安全决策；(4) 反思模块，用于通过迭代学习改进决策。通过整合知识驱动的洞察和自适应学习机制，该框架确保在不确定条件下的稳健决策。在真实交通数据集（包括高速公路、交叉路口和环岛）上的大量评估验证了该框架增强决策安全性的能力（达到100%的安全率），复制类人驾驶行为（决策一致性超过85%），并有效适应不可预测的场景。SafeDrive为整合知识和数据驱动方法建立了一个新的范例，突出了提高自动驾驶在高风险交通场景中安全性和适应性的巨大潜力。
🔬 方法详解
问题定义：自动驾驶车辆在复杂和高风险交通场景中面临安全挑战，尤其是在处理罕见但潜在危险的长尾事件时。现有方法难以有效整合领域知识和实时数据，导致决策不够稳健和适应性不足。
核心思路：SafeDrive的核心思路是结合知识驱动和数据驱动的方法，构建一个风险敏感的决策框架。通过显式地量化风险、存储和检索相关场景经验、利用大型语言模型进行推理，并进行迭代学习，从而提高自动驾驶车辆在复杂环境中的安全性和适应性。
技术框架：SafeDrive框架包含四个主要模块：1) 风险模块：量化驾驶员、车辆和道路交互产生的多因素耦合风险。2) 记忆模块：存储和检索典型场景，提高系统对不同环境的适应性。3) 推理模块：利用大型语言模型进行上下文感知的安全决策。4) 反思模块：通过迭代学习不断改进决策。整体流程是，首先通过风险模块评估当前场景的风险，然后从记忆模块中检索相关经验，接着利用推理模块进行决策，最后通过反思模块进行学习和改进。
关键创新：SafeDrive的关键创新在于将知识驱动的风险评估和大型语言模型的推理能力相结合，实现上下文感知的安全决策。与传统的基于规则或纯数据驱动的方法不同，SafeDrive能够更好地理解复杂场景，并做出更安全、更合理的决策。此外，反思模块的迭代学习机制也使得系统能够不断改进和适应新的环境。
关键设计：风险模块使用多因素耦合模型来量化风险，具体实现细节未知。记忆模块可能采用某种形式的场景表示和检索算法，具体实现细节未知。推理模块使用大型语言模型，并可能需要针对自动驾驶任务进行微调或提示工程，具体实现细节未知。反思模块可能使用强化学习或模仿学习等方法进行迭代学习，具体实现细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SafeDrive在真实交通数据集（HighD、InD和RounD）上进行了广泛的评估，实验结果表明，该框架能够实现100%的安全率，并且决策与人类驾驶行为的一致性超过85%。这些结果表明SafeDrive在提高自动驾驶安全性和模仿人类驾驶行为方面具有显著的优势。
🎯 应用场景
SafeDrive框架可应用于各种自动驾驶场景，尤其是在高风险和复杂的交通环境中，如城市道路、高速公路和拥堵区域。该研究成果有助于提高自动驾驶车辆的安全性、可靠性和适应性，加速自动驾驶技术的商业化落地，并为未来的智能交通系统提供技术支撑。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in autonomous vehicles (AVs) use Large Language Models (LLMs) to perform well in normal driving scenarios. However, ensuring safety in dynamic, high-risk environments and managing safety-critical long-tail events remain significant challenges. To address these issues, we propose SafeDrive, a knowledge- and data-driven risk-sensitive decision-making framework to enhance AV safety and adaptability. The proposed framework introduces a modular system comprising: (1) a Risk Module for quantifying multi-factor coupled risks involving driver, vehicle, and road interactions; (2) a Memory Module for storing and retrieving typical scenarios to improve adaptability; (3) a LLM-powered Reasoning Module for context-aware safety decision-making; and (4) a Reflection Module for refining decisions through iterative learning. By integrating knowledge-driven insights with adaptive learning mechanisms, the framework ensures robust decision-making under uncertain conditions. Extensive evaluations on real-world traffic datasets, including highways (HighD), intersections (InD), and roundabouts (RounD), validate the framework's ability to enhance decision-making safety (achieving a 100% safety rate), replicate human-like driving behaviors (with decision alignment exceeding 85%), and adapt effectively to unpredictable scenarios. SafeDrive establishes a novel paradigm for integrating knowledge- and data-driven methods, highlighting significant potential to improve safety and adaptability of autonomous driving in high-risk traffic scenarios. Project Page: https://mezzi33.github.io/SafeDrive/