Pedestrian-Aware LLM-Driven Behavioral Planning for Autonomous Vehicles

En 3 lignesFramework de planification comportementale pour véhicules autonomes utilisant un LLM pour anticiper le comportement des piétons. Évalué sur SUMO : 68% de succès sans entraînement (vs 17.7% pour RL), 96% avec mémoire épisodique. Décisions interprétables et transfert de comportements entre scénarios.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain