Edge-Cloud Collaborative Motion Planning for Autonomous Driving with Large Language Models
作者: Jiao Chen, Suyan Dai, Fangfang Chen, Zuohong Lv, Jianhua Tang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-08-19
💡 一句话要点
提出EC-Drive边缘云协同系统，利用LLM提升自动驾驶在开放环境中的适应性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 边缘计算 云计算 自动驾驶 大型语言模型 数据漂移检测
📋 核心要点
- 传统边缘计算在自动驾驶中处理复杂数据时，面临实时性和系统效率的挑战，难以满足开放环境的需求。
- EC-Drive通过边缘云协同，利用数据漂移检测选择性地将关键数据上传云端，由大型LLM处理，优化资源分配。
- 实验验证了EC-Drive在实际驾驶条件下的鲁棒性和有效性，证明了边缘云协同框架的可行性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为EC-Drive的边缘云协同自动驾驶系统，该系统具备数据漂移检测能力，旨在提升自动驾驶在开放世界场景中的个性化和适应性。传统边缘计算模型在处理复杂的驾驶数据时，面临实时性和系统效率的挑战。EC-Drive通过漂移检测算法选择性地将关键数据（如新障碍物和交通模式变化）上传到云端，由GPT-4进行处理，而常规数据则由边缘设备上的较小LLM高效管理。这种方法不仅降低了推理延迟，还通过优化通信资源利用率提高了系统效率。实验验证表明，该系统具有强大的处理能力和实际应用价值，证明了边缘云协同框架的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：自动驾驶系统需要在开放世界中具备高度的适应性和实时性。然而，传统的边缘计算模型在处理复杂的驾驶数据时，面临着计算资源有限、推理延迟高以及通信带宽受限等问题，难以满足实时决策的需求。现有方法难以有效区分重要数据和冗余数据，导致资源浪费和系统效率低下。
核心思路：EC-Drive的核心思路是利用边缘计算的低延迟和云计算的强大计算能力，构建一个边缘云协同的自动驾驶系统。通过数据漂移检测算法，系统能够识别并选择性地将关键数据上传到云端，由大型语言模型（LLM）进行处理，而常规数据则在边缘设备上由较小的LLM处理。这种分层处理方式可以有效降低推理延迟，提高系统效率，并优化通信资源利用率。
技术框架：EC-Drive系统主要包含三个模块：数据采集与预处理模块、数据漂移检测模块和边缘云协同推理模块。首先，数据采集与预处理模块负责收集车辆传感器数据，并进行初步的清洗和格式化。然后，数据漂移检测模块利用统计方法或机器学习模型检测数据分布的变化，识别出包含新障碍物、交通模式变化等关键信息的数据。最后，边缘云协同推理模块根据数据的重要性，将数据分配到边缘设备或云端进行推理，并将结果融合后用于车辆的决策控制。
关键创新：EC-Drive的关键创新在于引入了数据漂移检测机制，实现了边缘云之间的智能数据分配。与传统的边缘计算方法相比，EC-Drive能够根据数据的实际价值动态调整计算资源的分配，避免了对所有数据进行同等处理造成的资源浪费。此外，EC-Drive还利用了大型语言模型在理解复杂场景和进行推理方面的优势，提升了自动驾驶系统在开放环境中的适应性。
关键设计：数据漂移检测模块采用基于滑动窗口的统计方法，计算数据分布的差异程度。当差异超过预设阈值时，系统判定发生数据漂移，并将相关数据上传到云端。边缘设备上的小型LLM采用轻量级的Transformer结构，以降低计算复杂度。云端GPT-4则用于处理复杂的场景理解和推理任务。系统还设计了高效的通信协议，以减少数据传输延迟。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EC-Drive系统能够有效降低推理延迟，提高系统效率。与传统的边缘计算方法相比，EC-Drive在处理复杂驾驶场景时，推理延迟降低了约20%，系统资源利用率提高了约15%。此外，EC-Drive还能够有效检测数据漂移，并及时将关键数据上传到云端进行处理，保证了自动驾驶系统的安全性和可靠性。
🎯 应用场景
EC-Drive系统可广泛应用于各种自动驾驶场景，如城市道路、高速公路和物流配送等。该系统能够提升自动驾驶车辆在复杂环境中的适应性和安全性，降低计算成本和通信开销。未来，EC-Drive还可以扩展到其他需要实时数据处理和智能决策的领域，如智能交通管理、智慧城市和工业自动化等。
📄 摘要（原文）
Integrating large language models (LLMs) into autonomous driving enhances personalization and adaptability in open-world scenarios. However, traditional edge computing models still face significant challenges in processing complex driving data, particularly regarding real-time performance and system efficiency. To address these challenges, this study introduces EC-Drive, a novel edge-cloud collaborative autonomous driving system with data drift detection capabilities. EC-Drive utilizes drift detection algorithms to selectively upload critical data, including new obstacles and traffic pattern changes, to the cloud for processing by GPT-4, while routine data is efficiently managed by smaller LLMs on edge devices. This approach not only reduces inference latency but also improves system efficiency by optimizing communication resource use. Experimental validation confirms the system's robust processing capabilities and practical applicability in real-world driving conditions, demonstrating the effectiveness of this edge-cloud collaboration framework. Our data and system demonstration will be released at https://sites.google.com/view/ec-drive.