Vision-Integrated LLMs for Autonomous Driving Assistance : Human Performance Comparison and Trust Evaluation

📄 arXiv: 2502.06843v1 📥 PDF

作者: Namhee Kim, Woojin Park

分类: cs.CV, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2025-02-06

💡 一句话要点

提出融合视觉信息的LLM辅助驾驶系统，提升复杂场景理解与决策能力

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶辅助 大型语言模型 视觉信息融合 空间推理 GPT-4 YOLOv4 Vision Transformer

📋 核心要点

  1. 传统自动驾驶系统在复杂场景中，由于缺乏对空间关系的理解，难以进行有效的推理和决策。
  2. 该研究提出一种融合视觉信息的LLM辅助驾驶系统，利用视觉适配器提取视觉特征，并使用GPT-4进行推理和响应生成。
  3. 实验结果表明，该系统在场景描述方面与人类表现接近，在决策方面也与人类决策具有一定的一致性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种基于大型语言模型（LLM）的自动驾驶（AD）辅助系统，该系统集成了视觉适配器和LLM推理模块，旨在增强视觉理解和决策能力，解决传统自动驾驶系统在复杂、意外场景中因空间关系理解不足而难以推理的问题。视觉适配器结合了YOLOv4和Vision Transformer（ViT），用于提取全面的视觉特征。GPT-4则负责实现类人的空间推理和响应生成。对45名经验丰富的驾驶员进行的实验评估表明，该系统在描述场景方面与人类表现非常接近，在生成适当响应方面与人类决策适度一致。

🔬 方法详解

问题定义：传统自动驾驶系统在处理复杂、突发场景时，由于对空间关系的理解不足，难以进行有效的推理和决策，导致系统无法做出准确的判断和响应。现有方法难以将视觉信息与高级语义推理有效结合，限制了自动驾驶系统的智能化水平。

核心思路：论文的核心思路是将视觉信息与大型语言模型（LLM）相结合，利用LLM强大的推理能力来增强自动驾驶系统对复杂场景的理解和决策能力。通过视觉适配器提取场景中的视觉特征，并将其输入到LLM中，使LLM能够像人类一样进行空间推理和生成相应的响应。

技术框架：该系统的整体架构包含两个主要模块：视觉适配器和LLM推理模块。视觉适配器负责从摄像头图像中提取视觉特征，它结合了YOLOv4和Vision Transformer（ViT）两种模型，以实现对场景中物体的检测和特征提取。LLM推理模块则使用GPT-4，接收视觉适配器提取的特征，并进行空间推理和生成相应的驾驶辅助响应。整个流程是：输入图像 -> 视觉适配器提取特征 -> GPT-4推理并生成响应。

关键创新：该研究的关键创新在于将视觉信息与LLM相结合，构建了一个能够进行空间推理和生成驾驶辅助响应的自动驾驶辅助系统。与传统的基于规则或机器学习的自动驾驶系统相比，该系统具有更强的泛化能力和适应性，能够处理更加复杂和多变的驾驶场景。

关键设计：视觉适配器部分，YOLOv4用于目标检测，ViT用于提取图像特征，两者结合提供更全面的视觉信息。LLM部分，选择GPT-4是因为其强大的语言理解和生成能力，能够模拟人类的推理过程。实验中，使用了45名经验丰富的驾驶员进行评估，通过对比系统生成的响应与人类驾驶员的响应，来评估系统的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该系统在描述驾驶场景方面与人类驾驶员的表现非常接近，表明系统能够有效地理解视觉信息并进行准确的场景描述。在生成驾驶辅助响应方面，系统与人类驾驶员的决策具有一定的一致性，证明了该系统在复杂场景下进行决策的潜力。该研究为基于LLM的自动驾驶辅助系统提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车，提升车辆在复杂交通环境下的感知、决策和控制能力。通过提供更智能、更安全的驾驶辅助功能，可以有效降低交通事故率，提高驾驶舒适性和安全性。未来，该技术还可扩展到其他机器人应用领域，例如智能巡检、智能安防等。

📄 摘要（原文）

Traditional autonomous driving systems often struggle with reasoning in complex, unexpected scenarios due to limited comprehension of spatial relationships. In response, this study introduces a Large Language Model (LLM)-based Autonomous Driving (AD) assistance system that integrates a vision adapter and an LLM reasoning module to enhance visual understanding and decision-making. The vision adapter, combining YOLOv4 and Vision Transformer (ViT), extracts comprehensive visual features, while GPT-4 enables human-like spatial reasoning and response generation. Experimental evaluations with 45 experienced drivers revealed that the system closely mirrors human performance in describing situations and moderately aligns with human decisions in generating appropriate responses.