普渡大学发布Talk2Drive框架 为自动驾驶汽车提供智能指令解析能力

要点:

1. 普渡大学发布Talk2Drive框架，利用大型语言模型实现自动驾驶汽车的智能指令解析。

2. Talk2Drive框架通过接收命令、处理、生成可执行代码，结合实时环境数据，降低人类接管率。

3. 框架具有个性化服务，能理解不同驾驶员的指令，降低接管率，提供定制化驾驶体验。

普渡大学最新发布了Talk2Drive框架，利用大型语言模型为自动驾驶汽车提供智能指令解析能力。这一框架的核心在于通过接收命令、处理与推理，生成可执行代码，结合云端实时环境数据来实现人车交互的全新方式。

在处理命令时，框架考虑了关键的上下文信息，确保生成的驾驶策略安全且适应当前环境条件，从而降低人类接管率。

项目地址：https://purduedigitaltwin.github.io/llm4ad/

Talk2Drive框架通过先进的语音识别技术将人类口头命令转换为文本指令，确保人类意图准确被理解。结合云端的实时环境数据，框架能够考虑天气、交通状况等关键信息，在处理命令时作出相应调整，保证驾驶策略的安全性。

通过推理生成代码，框架不仅包含简单驾驶指令，还涉及复杂驾驶行为和低级控制器参数的调整，基于对道路状况和驾驶员需求的深入理解。

在个性化服务方面，Talk2Drive框架能够精确理解乘客的语言指令，满足其需求，并记录人车交互以优化系统，学习乘客偏好提供定制化驾驶体验。

实验结果显示，框架能够降低不同驾驶员的接管率，在不同场景下表现出色。这一突破性研究不仅展示了大语言模型在自动驾驶领域的潜力，也为未来自动驾驶技术发展开辟新道路，引领人机交互领域的进步。

普渡大学数字孪生实验室致力于在大语言模型与自动驾驶领域的创新和探索，欢迎全球研究者、工程师及行业同仁访问项目网站，共同推进自动驾驶技术发展，探索未来交通可能性。

Talk2Drive框架的推出将为自动驾驶汽车提供更加安全、舒适和个性化的驾驶体验，预示着以人为本、智能化的未来交通时代的到来。