LetsPi는 안전하고 인간과 유사한 주행 경로 계획을 위한 물리 정보 기반의 이중 단계 지식 기반 프레임워크입니다. 기존 기반 모델의 환각, 불확실성, 긴 추론 지연 시간 문제를 해결하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 추론과 물리 정보 사회적 힘 역학을 통합한 하이브리드 프레임워크입니다. LLM은 주행 장면과 과거 정보를 분석하여 사회적 힘 모델에 적절한 매개변수와 목적지를 제공하고, 사회적 힘 모델은 미래 경로를 생성합니다. 이중 단계 아키텍처(메모리 수집 단계 및 빠른 추론 단계)는 추론과 계산 효율성의 균형을 맞춥니다. 메모리 수집 단계는 물리 정보 기반 LLM을 활용하여 계획 결과를 처리하고 개선하여 안전하고 고품질의 주행 경험을 메모리 뱅크에 저장합니다. LLM의 교통 안전 및 물리적 힘에 대한 지식을 향상시키기 위해 대리 안전 측정 및 물리 정보 프롬프트 기술이 도입되었습니다. 빠른 추론 단계는 새로운 시나리오에 대해 유사한 주행 경험을 소수 샷 예시로 추출하여 안전을 저해하지 않고 빠른 경로 계획을 가능하게 합니다. HighD 데이터셋을 사용한 광범위한 실험 결과, LetsPi는 5가지 안전 지표에서 기준 모델을 능가하는 것으로 나타났습니다.
