利用大型语言模型（LLM）的 Talk-to-Drive 框架，通过处理人类的口头指令并结合上下文信息做出自主驾驶决策，实现个性化的安全、高效和舒适，成功率达到 100% 的执行命令，并在现实世界的实验中将不同驾驶员的接管率大幅降低至高达 90.1%，是在真实自主驾驶环境中应用 LLM 的首次实例。

Dec, 2023

自动驾驶技术是改变交通运输和城市流动性的催化剂，从基于规则的系统过渡到基于数据驱动的策略。该研究论文系统地回顾了大型语言模型在自动驾驶领域的应用，并评估了当前技术进展、主要挑战和未来方向。

Nov, 2023

本文探讨使用大型语言模型（LLM）作为自动驾驶系统的潜力，认为传统优化和模块化的自动驾驶系统无法应对复杂情况，提出了理想的自动驾驶系统应具备的推理、解释和记忆三个关键能力，并通过实验证明 LLM 在自动驾驶中具有卓越的推理能力为人类化自动驾驶的发展提供了有价值的思路。

Jul, 2023

通过利用大型语言模型（LLMs）的语言和推理能力，本研究提出了一个新的框架来增强自动驾驶车辆决策过程。通过在不同场景中进行试验和实时个性化示范，我们展示了利用 LLMs 能够改善驾驶决策、提供个性化驾驶体验并增强自动驾驶的安全和效果。

Oct, 2023

DriveGPT4 是一种可解释的端到端自动驾驶系统，利用大型语言模型，能够理解车辆行为、提供相应推理、回答用户的问题以增强交互，同时也能以端到端的方式预测车辆的低层控制信号，并且在多个任务中展现出优越的性能和通用性。

Oct, 2023

基于大型语言模型的自动驾驶框架 DriveMLM 并行闭环驾驶，在真实模拟器中进行，通过标准化决策状态与车辆控制命令之间的连接、使用多模态语言模型模拟行为规划模块以及设计有效的数据引擎进行数据集收集，该研究基于 CARLA Town05 Long 实验表明模型的驾驶得分达到 76.1，超过 Apollo 基准 4.7 分，验证了模型的有效性。

Dec, 2023

未来的自动驾驶车辆依赖于人本主义设计和先进的人工智能能力，本文提出了一个新的框架，利用大型语言模型（LLMs）增强自动驾驶车辆的决策过程，目标是将 LLMs 的自然语言能力和上下文理解、专用工具使用、思维协同和各种模块行为与自动驾驶车辆无缝集成在一起，为自动驾驶技术提供个性化辅助、持续学习和透明决策，从而为更安全、更高效的自动驾驶技术作出贡献。

Sep, 2023

利用大型语言模型（LLMs）与强化学习相结合的混合端到端学习框架，通过基于多模态提示标记的基本驾驶模仿学习与 LLMs 的结合，来提高自动驾驶性能。

Apr, 2024

我们的研究引入了一个新的安全框架，利用多智能体大语言模型（LLMs）来保护自动驾驶车辆的敏感信息，同时确保 LLM 的输出符合驾驶规定和符合人类价值观。我们使用该框架评估了 11 个大语言模型驱动的自动驾驶提示的安全性、隐私性和成本方面，并对这些驾驶提示进行了问答测试，成功地证明了该框架的有效性。

Jun, 2024

利用大型语言模型作为决策组件，通过认知路径和行为翻译算法实现在复杂的自治驾驶场景中对人类常识的综合推理，将大型语言模型的决策与低级控制器无缝集成，通过参数矩阵适应实现行为指令的执行，在单一和多车辆任务中均优于基准方法，具备常识推理能力，进一步推进复杂自动驾驶场景中的安全性、高效性、泛化性和互操作性。

Oct, 2023