RoadMind: Towards a Geospatial AI Expert for Disaster Response

📄 arXiv: 2509.19354v1 📥 PDF

作者: Ahmed El Fekih Zguir, Ferda Ofli, Muhammad Imran

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

RoadMind：利用地理空间AI专家系统辅助灾难响应

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

关键词: 地理空间AI 灾难响应 大型语言模型 OpenStreetMap 自监督学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在地理空间推理能力上存在不足，尤其是在道路网络等空间信息理解方面，限制了其在灾难响应中的应用。
  2. RoadMind利用OpenStreetMap数据，通过自监督学习增强LLM的地理空间推理能力，使其能够更好地理解道路网络。
  3. 实验结果表明，RoadMind在道路路段识别、最近道路检索和距离/方向估计等任务上显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务中表现出色，但在地理空间数据推理方面仍然存在局限性，尤其是在道路网络、距离和方向方面。这种差距给灾难场景带来了挑战，因为空间理解对于疏散计划和资源分配等任务至关重要。本文提出了RoadMind，一个自监督框架，利用来自OpenStreetMap（OSM）的结构化数据来增强LLMs的地理空间推理能力。我们的自动化流程提取给定城市的道路基础设施数据，并将其转换为针对关键空间任务量身定制的多种监督格式。我们使用QLoRA适配器和4位量化模型对LLMs进行预训练和微调。我们在洛杉矶、基督城和马尼拉这三个具有不同全球代表性的易灾城市中，评估了我们的方法在道路路段识别、最近道路检索以及距离/方向估计等任务上的表现。结果表明，通过RoadMind训练的模型明显优于强大的基线模型，包括配备了高级提示工程的最先进的LLMs。这证明了结构化地理空间数据在增强语言模型强大的空间推理能力方面的潜力，从而能够为灾难响应提供更有效的离线AI系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在地理空间推理方面的不足，特别是在道路网络、距离和方向等信息的理解和应用上。现有方法，即使是配备了高级提示工程的先进LLMs，在处理此类空间推理任务时仍然表现不佳，这限制了它们在灾难响应等需要精确空间理解的场景中的应用。

核心思路：RoadMind的核心思路是利用结构化的地理空间数据（来自OpenStreetMap）来增强LLMs的地理空间推理能力。通过将道路基础设施数据转换为多种监督格式，并使用自监督学习方法对LLMs进行预训练和微调，使其能够更好地理解和推理道路网络信息。

技术框架：RoadMind的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 数据提取：从OpenStreetMap提取特定城市的道路基础设施数据。2) 数据转换：将提取的数据转换为多种监督格式，以适应不同的空间任务（如道路路段识别、最近道路检索、距离/方向估计）。3) 模型训练：使用QLoRA适配器和4位量化模型对LLMs进行预训练和微调。4) 模型评估：在三个具有不同全球代表性的城市（洛杉矶、基督城和马尼拉）上评估模型的性能。

关键创新：RoadMind的关键创新在于其利用结构化地理空间数据来增强LLMs的空间推理能力。与以往依赖于通用知识或少量示例的方法不同，RoadMind通过大规模的结构化数据训练，使LLMs能够更准确、更可靠地理解和推理道路网络信息。

关键设计：RoadMind的关键设计包括：1) 自动化数据提取和转换流程，能够高效地处理大规模的地理空间数据。2) 多种监督格式的设计，以适应不同的空间任务。3) 使用QLoRA适配器和4位量化模型进行高效的模型训练，降低了计算资源的需求。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

📊 实验亮点

RoadMind在道路路段识别、最近道路检索以及距离/方向估计等任务上显著优于强大的基线模型，包括配备了高级提示工程的最先进的LLMs。具体性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。但总体而言，实验结果表明RoadMind能够有效增强LLMs的地理空间推理能力。

🎯 应用场景

RoadMind在灾难响应、城市规划、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助救援人员快速定位受灾区域，规划疏散路线，并优化资源分配。在城市规划中，它可以用于分析交通流量，评估基础设施建设的影响。在自动驾驶领域，它可以提供精确的道路网络信息，提高导航的准确性和安全性。未来，RoadMind可以与其他数据源（如卫星图像、社交媒体数据）相结合，构建更全面的地理空间AI专家系统。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown impressive performance across a range of natural language tasks, but remain limited in their ability to reason about geospatial data, particularly road networks, distances, and directions. This gap poses challenges in disaster scenarios, where spatial understanding is critical for tasks such as evacuation planning and resource allocation. In this work, we present RoadMind, a self-supervised framework that enhances the geospatial reasoning capabilities of LLMs using structured data from OpenStreetMap (OSM). Our automated pipeline extracts road infrastructure data for a given city and converts it into multiple supervision formats tailored to key spatial tasks. We pretrain and fine-tune LLMs on these representations using QLoRA adapters and 4-bit quantized models. We evaluate our approach on three disaster-prone cities with varying global representation, Los Angeles, Christchurch, and Manila, across tasks such as road segment identification, nearest road retrieval, and distance/direction estimation. Our results show that models trained via RoadMind significantly outperform strong baselines, including state-of-the-art LLMs equipped with advanced prompt engineering. This demonstrates the potential of structured geospatial data to enhance language models with robust spatial reasoning, enabling more effective offline AI systems for disaster response.