MAPS: Energy-Reliability Tradeoff Management in Autonomous Vehicles Through LLMs Penetrated Science

📄 arXiv: 2409.06558v1 📥 PDF

作者: Mahdieh Aliazam, Ali Javadi, Amir Mahdi Hosseini Monazzah, Ahmad Akbari Azirani

分类: cs.AR, cs.RO

发布日期: 2024-09-10

💡 一句话要点

提出MAPS：利用LLM提升自动驾驶能耗-可靠性权衡管理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 大型语言模型 能耗优化 可靠性 地图理解

📋 核心要点

  1. 自动驾驶车辆对能耗和可靠性有极高要求，现有方法难以在两者之间取得最佳平衡。
  2. MAPS方法利用LLM理解地图信息，预测车辆运行参数，从而优化能耗和可靠性的权衡。
  3. 实验结果表明，MAPS在导航精度、计算单元能耗以及机械和计算单元综合能耗方面均有显著提升。

📝 摘要（中文）

随着自动驾驶汽车日益普及，高精度和高效率的系统对于提高安全性、性能和降低能耗至关重要。有效管理这些系统中的能量-可靠性权衡，需要预测车辆运行过程中的各种条件。大型语言模型（LLM）的显著改进，以及ChatGPT等知名模型的出现，为自动驾驶汽车相关的预测提供了独特的机会。本文提出了MAPS，利用LLM作为地图阅读器协同驾驶员，预测自动驾驶车辆运行期间的关键参数设置，以平衡能量-可靠性权衡。MAPS方法在导航精度方面比最佳基线方法提高了20%。MAPS还在计算单元中节省了11%的能源，在机械和计算单元中节省了高达54%的能源。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶车辆需要在能耗和可靠性之间进行权衡。例如，为了提高可靠性，可能需要增加计算资源或更频繁地进行状态检查，但这会增加能耗。现有方法通常依赖于预定义的规则或简单的模型，难以适应复杂和动态的驾驶环境，导致次优的能耗-可靠性权衡。

核心思路：MAPS的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大理解和预测能力，将LLM作为“地图阅读器协同驾驶员”，使其能够理解地图信息并预测车辆运行期间的关键参数。通过预测这些参数，MAPS可以动态地调整车辆的运行策略，从而在能耗和可靠性之间取得更好的平衡。

技术框架：MAPS方法包含以下主要模块：1) 地图信息输入模块：将地图数据输入到LLM中。2) LLM预测模块：LLM基于地图信息预测关键参数，例如速度、加速度、计算资源分配等。3) 决策模块：基于LLM的预测结果，决策模块调整车辆的运行策略，例如调整速度、优化计算资源分配等。4) 执行模块：执行决策模块的指令，控制车辆的运行。

关键创新：MAPS的关键创新在于将LLM引入到自动驾驶车辆的能耗-可靠性权衡管理中。与传统方法相比，MAPS能够更好地理解地图信息，并进行更准确的预测，从而实现更优的能耗-可靠性权衡。此外，MAPS还能够适应不同的驾驶环境和车辆状态，具有更强的鲁棒性。

关键设计：论文中未明确说明LLM的具体选择和训练细节，以及决策模块的具体算法。但可以推测，LLM的选择需要考虑其理解地图信息和进行预测的能力，决策模块需要根据LLM的预测结果，设计合理的优化目标和约束条件，以实现能耗和可靠性的平衡。损失函数和网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MAPS方法在导航精度方面比最佳基线方法提高了20%。此外，MAPS还在计算单元中节省了11%的能源，在机械和计算单元中节省了高达54%的能源。这些实验结果表明，MAPS方法能够有效地平衡自动驾驶车辆的能耗和可靠性。

🎯 应用场景

MAPS方法可应用于各种自动驾驶车辆，包括乘用车、商用车和特种车辆。该方法能够提高自动驾驶车辆的能源效率，降低运营成本，并提高可靠性，从而增强安全性。此外，MAPS还可以应用于其他需要进行能耗-可靠性权衡的系统，例如机器人、无人机等。

📄 摘要（原文）

As autonomous vehicles become more prevalent, highly accurate and efficient systems are increasingly critical to improve safety, performance, and energy consumption. Efficient management of energy-reliability tradeoffs in these systems demands the ability to predict various conditions during vehicle operations. With the promising improvement of Large Language Models (LLMs) and the emergence of well-known models like ChatGPT, unique opportunities for autonomous vehicle-related predictions have been provided in recent years. This paper proposed MAPS using LLMs as map reader co-drivers to predict the vital parameters to set during the autonomous vehicle operation to balance the energy-reliability tradeoff. The MAPS method demonstrates a 20% improvement in navigation accuracy compared to the best baseline method. MAPS also shows 11% energy savings in computational units and up to 54% in both mechanical and computational units.