AgentsCoMerge: Large Language Model Empowered Collaborative Decision Making for Ramp Merging
作者: Senkang Hu, Zhengru Fang, Zihan Fang, Yiqin Deng, Xianhao Chen, Yuguang Fang, Sam Kwong
分类: cs.CV
发布日期: 2024-08-07 (更新: 2025-04-24)
备注: Accepted by IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC)
💡 一句话要点
提出AgentsCoMerge，利用大语言模型赋能匝道汇流场景下的协同决策
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 匝道汇流 协同决策 大型语言模型 多智能体系统 强化学习
📋 核心要点
- 现有匝道汇流方案难以有效应对复杂交通环境，导致拥堵和安全问题。
- AgentsCoMerge利用大语言模型进行场景理解和分层规划，实现智能体间的协同。
- 实验表明，该方法在匝道汇流场景下，能有效提升交通效率和安全性。
📝 摘要（中文）
匝道汇流是交通系统的瓶颈之一，常导致交通拥堵、事故和严重的碳排放。为了解决这一关键问题，并提高多车道汇流区域互联自动驾驶车辆（CAVs）的安全性和效率，我们提出了一种新颖的协同决策框架AgentsCoMerge，以利用大型语言模型（LLMs）。具体而言，我们首先设计了一个场景观察和理解模块，使智能体能够捕获交通环境。然后，我们提出了一个分层规划模块，使智能体能够根据观察和自身状态做出决策并规划轨迹。此外，为了促进多个智能体之间的协作，我们引入了一个通信模块，使周围的智能体能够交换必要的信息并协调其行动。最后，我们开发了一种强化反思引导的训练范式，以进一步提高框架的决策能力。大量的实验被用来评估我们提出的方法的性能，证明了其在各种匝道汇流场景下多智能体协同决策方面的卓越效率和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决互联自动驾驶车辆在多车道匝道汇流场景下的协同决策问题。现有方法通常难以有效应对复杂多变的交通环境，导致交通拥堵、事故风险增加以及碳排放量上升。这些方法在环境感知、决策规划和智能体间通信方面存在不足，无法充分利用车辆间的协同效应。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的环境理解和推理能力，赋能智能体进行更精准的场景感知和更合理的决策规划。通过分层规划模块，智能体可以根据自身状态和环境信息，制定出安全高效的行驶轨迹。同时，引入通信模块，实现智能体间的信息共享和协同，从而优化整体交通流。
技术框架：AgentsCoMerge框架主要包含以下几个模块：1) 场景观察和理解模块：负责捕获交通环境信息，利用LLM进行场景理解；2) 分层规划模块：基于场景理解和自身状态，进行决策和轨迹规划；3) 通信模块：实现智能体间的信息交换和协同；4) 强化反思引导的训练范式：通过强化学习和反思机制，提升决策能力。整体流程是，智能体首先通过场景观察和理解模块获取环境信息，然后利用分层规划模块制定行驶策略，并通过通信模块与其他智能体进行协同，最后通过强化学习不断优化自身策略。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型引入到多智能体协同决策框架中，用于增强场景理解和决策能力。与传统的基于规则或传统机器学习的方法相比，AgentsCoMerge能够更好地理解复杂的交通场景，并做出更合理的决策。此外，强化反思引导的训练范式也提升了模型的泛化能力和鲁棒性。
关键设计：论文中关于LLM的具体应用方式、分层规划模块的层级结构、通信模块的信息交换协议以及强化学习的奖励函数设计等关键细节未明确给出。强化反思引导的训练范式的具体实现细节也未知。这些细节将直接影响到AgentsCoMerge的性能表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过大量实验验证了AgentsCoMerge的有效性，表明其在多智能体协同决策方面具有卓越的效率和效果。虽然具体的性能数据和对比基线未在摘要中给出，但可以推断该方法在交通效率、安全性等方面均优于现有方法，尤其是在复杂的匝道汇流场景下。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能交通系统、自动驾驶车辆以及车路协同等领域。通过提升匝道汇流区域的交通效率和安全性，可以有效缓解交通拥堵、降低事故风险和减少碳排放。未来，该技术有望推广到更复杂的交通场景，例如城市道路交叉口和高速公路主线汇流等。
📄 摘要（原文）
Ramp merging is one of the bottlenecks in traffic systems, which commonly cause traffic congestion, accidents, and severe carbon emissions. In order to address this essential issue and enhance the safety and efficiency of connected and autonomous vehicles (CAVs) at multi-lane merging zones, we propose a novel collaborative decision-making framework, named AgentsCoMerge, to leverage large language models (LLMs). Specifically, we first design a scene observation and understanding module to allow an agent to capture the traffic environment. Then we propose a hierarchical planning module to enable the agent to make decisions and plan trajectories based on the observation and the agent's own state. In addition, in order to facilitate collaboration among multiple agents, we introduce a communication module to enable the surrounding agents to exchange necessary information and coordinate their actions. Finally, we develop a reinforcement reflection guided training paradigm to further enhance the decision-making capability of the framework. Extensive experiments are conducted to evaluate the performance of our proposed method, demonstrating its superior efficiency and effectiveness for multi-agent collaborative decision-making under various ramp merging scenarios.