From Prompts to Pavement Through Time: Temporal Grounding in Agentic Scene-to-Plan Reasoning
作者: Ahmed Y. Gado, Omar Y. Goba, Alaa Hassanein, Catherine M. Elias, Ahmed Hussein
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.RO
发布日期: 2026-05-19
💡 一句话要点
针对自动驾驶，提出时序感知的Agent交互规划框架，提升场景理解与决策连贯性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动驾驶 时序推理 Agent交互 场景理解 规划 大型语言模型 多模态模型
📋 核心要点
- 现有自动驾驶规划方法在利用LLM/LMM时，对时间信息的处理不足，导致推理连续动作时缺乏一致性。
- 论文提出在Agent间通信中引入时间条件约束，旨在提升场景理解和规划的连贯性，同时保证语义和逻辑一致性。
- 实验结果表明，时间条件约束虽未显著提升传统NLP指标，但定性分析显示其能改善危险预测和纠正行为。
📝 摘要（中文）
目前，利用大型语言模型（LLM）和大型多模态模型（LMM）进行自动驾驶车辆（AV）的高级场景理解和规划，通常将时间视为次要属性。这种缺乏时间基础导致在推理连续动作时出现不一致，从而损害了安全性和可解释性。本文探讨了在Agent间通信中进行时间条件约束，是否可以在不降低语义或逻辑一致性的前提下，保持或增强连贯性。为此，我们引入了三种具有逐渐增强的时间集成能力的规划器架构，并使用语义、句法和逻辑指标在BDD-X数据集的精选子集上对其进行评估。结果表明，虽然时间条件约束改变了推理风格，但并未在基于标准NLP的正确性指标上产生统计学上的显著改进。然而，定性分析揭示了预测性危险推理、稳定的纠正行为以及Sentinel中的战略分歧。这些发现阐明了基于提示的时间基础的局限性，并建立了第一个用于时间场景到规划推理的经验基准。
🔬 方法详解
问题定义：自动驾驶场景理解和规划任务中，现有方法，尤其是基于LLM/LMM的方法，通常忽略或弱化了时间信息的重要性。这导致在处理连续动作和预测未来状态时，出现推理不一致的问题，例如无法正确预测潜在的危险情况或做出及时的纠正措施。现有方法缺乏对时间信息的有效建模和利用，限制了其在复杂动态环境中的应用。
核心思路：论文的核心思路是在Agent之间的通信中引入时间条件约束。通过显式地将时间信息融入到Agent的推理过程中，使Agent能够更好地理解场景的动态变化，并做出更连贯、更合理的规划。这种方法旨在弥补现有方法在时间建模方面的不足，提高自动驾驶系统在复杂环境中的安全性和可靠性。
技术框架：论文构建了包含多个Agent的自动驾驶规划框架，每个Agent负责感知、推理和规划等任务。关键在于Agent之间的通信机制，该机制通过prompt的方式进行，并融入了时间信息。具体来说，论文设计了三种不同程度的时间集成架构，分别是：无时间信息、简单时间信息（例如，当前时刻）和复杂时间信息（例如，过去和未来的时间序列）。Agent之间通过交换包含时间信息的prompt，协同完成场景理解和规划任务。
关键创新：论文的关键创新在于将时间信息显式地融入到Agent的通信和推理过程中。与以往主要关注空间信息或将时间作为次要属性的方法不同，论文强调了时间信息在自动驾驶场景理解和规划中的重要性，并提出了一种有效的时间建模方法。此外，论文还构建了一个用于评估时间场景到规划推理的经验基准。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 三种不同程度的时间集成架构，用于评估时间信息对Agent推理的影响；2) 基于prompt的Agent通信机制，允许Agent之间交换包含时间信息的知识；3) 一系列语义、句法和逻辑指标，用于评估规划结果的正确性和一致性。论文还对BDD-X数据集进行了精选，构建了专门用于评估时间推理能力的子集。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，虽然时间条件约束并未在标准NLP指标上产生显著提升，但定性分析显示其能够改善危险预测和纠正行为。具体来说，具有时间感知的Agent能够更早地识别潜在的危险情况，并采取更有效的规避措施。此外，该研究还发现，在某些情况下，具有时间感知的Agent会采取更具战略性的决策，例如主动改变行驶路线以避免拥堵。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、智能交通系统等领域。通过提升Agent对时间信息的感知和利用能力，可以提高系统在动态环境中的适应性和安全性。例如，自动驾驶车辆可以更准确地预测其他车辆的行驶轨迹，从而避免潜在的碰撞风险。此外，该研究还可以促进人机协作系统的发展，使机器人能够更好地理解人类的意图，并做出更符合人类期望的动作。
📄 摘要（原文）
Recent attempts to support high-level scene interpretation and planning in Autonomous Vehicles (AVs) using ensembles of Large Language Models (LLMs) and Large Multimodal Models (LMMs) continue to treat time as a secondary property. This lack of temporal grounding leads to inconsistencies in reasoning about continuous actions, undermining both safety and interpretability. This work explores whether temporal conditioning within inter-agent communication can preserve or enhance coherence without introducing degradation in semantic or logical consistency. To investigate this, we introduce three planner architectures with progressively increasing temporal integration and evaluate them on curated subsets of the BDD-X dataset using semantic, syntactic, and logical metrics. Results show that while temporal conditioning reshapes reasoning style, it yields no statistically significant improvements in standard NLP-based correctness metrics. However, qualitative analysis reveals predictive hazard reasoning, stable corrective behavior, and strategic divergence in the Sentinel. These findings clarify the limits of prompt-based temporal grounding and establish the first empirical benchmark for temporal scene-to-plan reasoning.