Why Braking? Scenario Extraction and Reasoning Utilizing LLM

📄 arXiv: 2507.15874v1 📥 PDF

作者: Yin Wu, Daniel Slieter, Vivek Subramanian, Ahmed Abouelazm, Robin Bohn, J. Marius Zöllner

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-07-17

💡 一句话要点

利用大语言模型进行驾驶场景理解与推理，解决车辆制动原因分析难题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 场景理解 自动驾驶 制动原因分析 双路径检索

📋 核心要点

  1. 现有基于规则的制动场景提取方法在复杂城市环境中泛化性不足，难以有效识别危险驾驶场景。
  2. 提出一种利用大语言模型（LLM）进行场景理解和推理的框架，将低级数值信号与自然语言描述相结合。
  3. 在Argoverse 2数据集上的实验表明，该方法优于传统基线，并能有效处理未知的OOD场景。

📝 摘要（中文）

配备ADAS的车辆产生大量驾驶数据，但其中大部分是常规驾驶行为。识别和理解这些数据中安全相关的极端情况仍然是一个重大挑战。制动事件尤其能指示潜在的危险情况，因此本文研究的核心问题是：车辆为何制动？现有方法主要依赖于基于规则的启发式方法，使用预定义的条件过滤器来检索目标场景。虽然这些方法在高速公路等简单环境中有效，但在复杂的城市环境中缺乏泛化能力。本文提出了一种新颖的框架，利用大语言模型（LLM）进行场景理解和推理。该方法弥合了低级数值信号和自然语言描述之间的差距，使LLM能够解释和分类驾驶场景。我们提出了一种双路径场景检索方法，支持基于类别的已知场景搜索和基于嵌入的未知（OOD）场景检索。为了方便评估，我们在Argoverse 2传感器数据集上整理了场景注释。实验结果表明，我们的方法优于基于规则的基线方法，并且能够很好地泛化到OOD场景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶场景中，车辆制动原因的自动分析与理解问题。现有方法主要依赖人工设计的规则，难以适应复杂多变的城市交通环境，存在泛化性差、难以发现未知风险场景的痛点。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）强大的语义理解和推理能力，将车辆传感器数据转化为自然语言描述，然后利用LLM对场景进行理解和分类，从而判断车辆制动的原因。这种方法旨在弥合低级数值信号和高级语义信息之间的鸿沟，提高场景理解的准确性和泛化性。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 数据预处理：对车辆传感器数据进行清洗和格式化。2) 场景描述生成：将传感器数据转化为自然语言描述，例如“车辆前方有一辆正在变道的汽车”。3) LLM场景理解与推理：利用LLM对场景描述进行分析，判断车辆制动的原因，例如“为了避免碰撞”。4) 双路径场景检索：支持基于类别的已知场景搜索和基于嵌入的未知（OOD）场景检索。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将大语言模型引入到自动驾驶场景理解与推理中，利用LLM的语义理解能力，实现了对复杂场景的自动分析和理解。与传统方法相比，该方法无需人工设计规则，具有更强的泛化性和适应性。此外，双路径场景检索方法能够有效处理未知的OOD场景。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，场景描述生成模块的设计至关重要，需要将传感器数据有效地转化为LLM能够理解的自然语言描述。此外，如何选择合适的LLM以及如何对LLM进行微调，以适应自动驾驶场景的特点，也是关键的设计考虑因素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Argoverse 2数据集上优于基于规则的基线方法，并且能够很好地泛化到OOD场景。具体性能数据和提升幅度在摘要和论文中没有明确给出，但强调了其在复杂场景和未知场景下的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶系统的安全增强、驾驶行为分析、事故责任判定等领域。通过理解车辆制动的原因，可以提高自动驾驶系统的决策能力，减少交通事故的发生。此外，该技术还可以用于分析驾驶员的驾驶行为，为驾驶员提供个性化的安全建议，并为事故责任判定提供客观依据。

📄 摘要（原文）

The growing number of ADAS-equipped vehicles has led to a dramatic increase in driving data, yet most of them capture routine driving behavior. Identifying and understanding safety-critical corner cases within this vast dataset remains a significant challenge. Braking events are particularly indicative of potentially hazardous situations, motivating the central question of our research: Why does a vehicle brake? Existing approaches primarily rely on rule-based heuristics to retrieve target scenarios using predefined condition filters. While effective in simple environments such as highways, these methods lack generalization in complex urban settings. In this paper, we propose a novel framework that leverages Large Language Model (LLM) for scenario understanding and reasoning. Our method bridges the gap between low-level numerical signals and natural language descriptions, enabling LLM to interpret and classify driving scenarios. We propose a dual-path scenario retrieval that supports both category-based search for known scenarios and embedding-based retrieval for unknown Out-of-Distribution (OOD) scenarios. To facilitate evaluation, we curate scenario annotations on the Argoverse 2 Sensor Dataset. Experimental results show that our method outperforms rule-based baselines and generalizes well to OOD scenarios.