DriveMind: 폐쇄 루프 자율주행을 위한 마음의 진화형 신념 추적
arXiv:2610.32069v1 발표 유형: 신규 초록: 최근 다중 모달 대규모 언어 모델(MLLM)은 단일 모델 내에서 교통 상황을 인지하고 이를 바탕으로 추론하며 주행 행동을 제안할 수 있습니다. 그러나 기존의 MLLM 기반 주행 시스템은 매 프레임마다 처음부터 다시 추론을 수행하고 단 하나의 설명에만 의존하여, 이전의 상황에 대한 여러 가설을 버리게 됩니다. 상황이 모호할 경우, 에이전트는 잘못된 해석에 고정되어 증거가 축적되기 전에 그에 따라 행동하게 됩니다. 본 논문에서는 DriveMind를 제안합니다. 이는 MLLM 기반 주행 프레임워크로, 상황에 대한 여러 가지 가설을 동시에 유지하면서 새로운 프레임이 도착할 때마다 각 가설의 가중치를 업데이트합니다. 입자 필터링에서 영감을 받은 DriveMind는 각 가설을 VLM을 통해 전파하고, 현재 관찰과 비교하여 점수를 매긴 뒤 재표본화하여 m
