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摘要 - 自治车辆（AVS）正在迅速前进，其中4级AVS已经在现实世界中运行。curland Avs仍然落后于人类驾驶员的适应性和表现，通常表现出过度保守的行为，偶尔违反交通法律。现有的解决方案（例如运行时执行）通过自动修复运行时的AV计划轨迹来减轻这种情况，但是这种方法缺乏透明度，应该是最后一个度假胜地的度量。，优先选择AV修复是概括超出特定事件并为用户解释的。在这项工作中，我们提出了Fix d Rive，该框架分析了违反违法行为或法律行为的驾驶记录，以产生AV驾驶策略维修，以减少再次发生此类事件的机会。这些维修是用µ驱动器捕获的，µ驱动器是一种高级域特异性语言，用于针对基于事件的触发器指定驾驶行为。为最先进的自主驾驶系统Apollo实施，Fi d rive识别和可视化驾驶记录中的关键时刻，然后使用零射门学习的多模式大语言模型（MLLM）来生成µ驱动程序。我们在各种基准方案上测试了F IX D Rive，并发现生成的维修改善了AV的性能，相对于以下交通法律，避免碰撞并成功到达目的地。此外，在实践中，修复AV（15分钟的离线分析和0.08美元）的直接成本在实践中是合理的。索引术语 - 自主车辆，自动驾驶系统，多模式大型语言模型，驾驶合规性
FixDrive：自动修理自动驾驶汽车...
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