ConvoyLLM: Dynamic Multi-Lane Convoy Control Using LLMs

📄 arXiv: 2502.17529v2 📥 PDF

作者: Liping Lu, Zhican He, Duanfeng Chu, Rukang Wang, Saiqian Peng, Pan Zhou

分类: cs.MA, cs.RO

发布日期: 2025-02-24 (更新: 2025-02-27)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ConvoyLLM，利用LLM实现动态高速公路环境中多车道编队控制

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

关键词: 编队控制 大型语言模型 自动驾驶 智能交通 多车道 动态环境 SUMO仿真

📋 核心要点

  1. 现有编队控制方法难以适应动态高速公路环境，在复杂场景下协调多个车辆面临挑战。
  2. ConvoyLLM利用LLM的知识推理能力，使车辆能够根据场景自适应地做出决策，实现动态编队控制。
  3. 实验结果表明，ConvoyLLM在多种交通场景下表现出良好的有效性、鲁棒性和适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多车道编队控制方法，该方法利用大型语言模型（LLM）来解决动态高速公路环境中的协调挑战。编队中的每个联网自动驾驶车辆都采用知识驱动的方法，根据各种场景做出实时的自适应决策。我们的方法使车辆能够动态地执行任务，包括避障、编队加入/离开以及护送队形切换，同时保持整体编队结构。我们设计了一种基于局部动态分布式图的交错编队控制策略，确保编队保持稳定和灵活。我们在SUMO仿真平台上针对多种交通场景进行了广泛的实验，结果表明该方法有效、鲁棒且适应动态环境。代码可在https://github.com/chuduanfeng/ConvoyLLM获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有编队控制方法在动态高速公路环境中面临挑战，尤其是在处理复杂场景（如避障、车辆加入/离开、队形切换）时，难以保证编队的稳定性和灵活性。现有方法通常依赖于预定义的规则或模型，缺乏对环境变化的自适应能力。

核心思路：ConvoyLLM的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的知识推理和决策能力，使编队中的车辆能够根据实时环境信息和任务需求，动态地调整自身行为。通过将LLM作为决策引擎，车辆可以更好地理解场景，并做出更合理的决策，从而提高编队的整体性能。

技术框架：ConvoyLLM的整体架构包含以下几个主要模块：1) 环境感知模块：负责收集车辆周围的环境信息，如其他车辆的位置、速度、障碍物等。2) LLM决策模块：利用LLM对环境信息进行推理和决策，生成车辆的控制指令。3) 编队控制模块：根据LLM生成的控制指令，调整车辆的运动状态，保持编队结构。4) 通信模块：负责车辆之间的信息交互，实现协同控制。

关键创新：ConvoyLLM最重要的技术创新点在于将LLM引入到编队控制中，利用LLM的知识推理能力来提高编队的自适应性和鲁棒性。与传统的基于规则或模型的编队控制方法相比，ConvoyLLM能够更好地处理复杂和动态的环境，并做出更合理的决策。此外，交错编队控制策略和局部动态分布式图也提升了编队的稳定性和灵活性。

关键设计：ConvoyLLM的关键设计包括：1) LLM的Prompt设计：如何设计Prompt，使LLM能够理解环境信息和任务需求，并生成合理的控制指令。2) 局部动态分布式图：如何构建局部动态分布式图，实现车辆之间的协同控制。3) 交错编队控制策略：如何设计交错编队控制策略，保证编队的稳定性和灵活性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在SUMO仿真平台上进行了大量实验，验证了ConvoyLLM的有效性、鲁棒性和适应性。实验结果表明，ConvoyLLM能够在多种交通场景下实现稳定的编队控制，并有效地处理避障、车辆加入/离开、队形切换等任务。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

ConvoyLLM在智能交通领域具有广泛的应用前景，可用于自动驾驶车队管理、货物运输、应急救援等场景。通过提高编队的效率、安全性和适应性，ConvoyLLM有望降低交通拥堵、减少事故发生，并提升物流效率。未来，该技术还可以应用于更复杂的交通环境，如城市道路、交叉路口等。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a novel method for multi-lane convoy formation control that uses large language models (LLMs) to tackle coordination challenges in dynamic highway environments. Each connected and autonomous vehicle in the convoy uses a knowledge-driven approach to make real-time adaptive decisions based on various scenarios. Our method enables vehicles to dynamically perform tasks, including obstacle avoidance, convoy joining/leaving, and escort formation switching, all while maintaining the overall convoy structure. We design a Interlaced formation control strategy based on locally dynamic distributed graphs, ensuring the convoy remains stable and flexible. We conduct extensive experiments in the SUMO simulation platform across multiple traffic scenarios, and the results demonstrate that the proposed method is effective, robust, and adaptable to dynamic environments. The code is available at: https://github.com/chuduanfeng/ConvoyLLM.