REARL: Система совершенствования моделей управления автономным движением на закрытом ходу, включая реальные данные о движении и крупные языковые модели
arXiv: 2609.19903v1 Тип уведомления: новое резюме: точное моделирование имеет решающее значение для автономного развития вождения, однако выявление реальных транспортных сложностей по-прежнему сопряжено с трудностями. Существующие имитаторы, опирающиеся на заранее установленные правила или противодействующие статическим данным в условиях динамического движения. КРИТИЧЕСКИЙ использует реальные данные о движении и большую языковую модель (LLM) для корректировки первоначальной конфигурации моделирования, однако смоделированное распределение все еще отличается от реального движения по мере эволюции процесса развертывания. Мы предлагаем RIERL, систему смоделирования замкнутого круга, которая объединяет реальные данные о движении с МЛМ. Данные о реальном движении сгруппированы по группам, и каждый кластерный центр используется в качестве репрезентативного сценария, который обеспечивает типичные реальные условия движения для ЛМЗ. Затем детектор скользящего окна с течением времени отслеживает расхождения в распределении скорости транспортного средства и среднее расстояние между парами транспортных средств. Если метрическая величина превышает пороговое значение, то МВУ корректирует процесс принятия решений на транспортном средстве; в противном случае существующий регулятор равен ке