RAD-LAD：基于规则和语言的实时自动驾驶

我们提出了 LAD，一种具有可中断架构的实时语言动作规划器，可以在单次前向传递（~20 Hz）中生成运动计划，或者在运动计划（~10 Hz）的同时生成文本推理。 LAD 的速度足以实现实时闭环部署，与之前的驾驶语言模型相比，延迟降低约 3 倍，同时在 nuPlan Test14-Hard 和 InterPlan 上建立了基于学习的新技术水平。我们还引入了 RAD，这是一种基于规则的规划器，旨在解决 PDM-Closed 的结构限制。 RAD 在 nuPlan Test14-Hard 和 InterPlan 上的基于规则的规划器中实现了最先进的性能。最后，我们表明，结合 RAD 和 LAD 可以实现混合规划，从而发挥两种方法的优势。这种混合系统表明，规则和学习提供了互补的能力：规则支持可靠的操作，而语言则支持自适应和可解释的决策。