CoT-Drive: Efficient Motion Forecasting for Autonomous Driving with LLMs and Chain-of-Thought Prompting

📄 arXiv: 2503.07234v1 📥 PDF

作者: Haicheng Liao, Hanlin Kong, Bonan Wang, Chengyue Wang, Wang Ye, Zhengbing He, Chengzhong Xu, Zhenning Li

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-03-10

💡 一句话要点

CoT-Drive：利用LLM和思维链提示提升自动驾驶运动预测效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 运动预测 大型语言模型 思维链提示 知识蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有运动预测方法难以有效利用复杂交通场景中的丰富语义信息，导致预测精度和鲁棒性不足。
  2. CoT-Drive利用LLM的强大场景理解能力，通过思维链提示生成语义标注，并采用知识蒸馏将其迁移到轻量级模型。
  3. 实验结果表明，CoT-Drive在多个真实数据集上超越现有模型，验证了其在复杂交通场景下的有效性和效率。

📝 摘要（中文）

本研究提出CoT-Drive，一种新颖的方法，通过利用大型语言模型（LLM）和思维链（CoT）提示方法来增强运动预测。我们引入了一种师生知识蒸馏策略，有效地将LLM先进的场景理解能力转移到轻量级语言模型（LM）上，确保CoT-Drive能够在边缘设备上实时运行，同时保持全面的场景理解和泛化能力。通过利用无需额外训练的LLM的CoT提示技术，CoT-Drive生成语义标注，显著提高对复杂交通环境的理解，从而提高预测的准确性和鲁棒性。此外，我们提出了两个新的场景描述数据集Highway-Text和Urban-Text，专为微调轻量级LM以生成特定于上下文的语义标注而设计。对五个真实世界数据集的全面评估表明，CoT-Drive优于现有模型，突出了其在处理复杂交通场景中的有效性和效率。总的来说，这项研究首次考虑了LLM在该领域的实际应用，开创了用于运动预测的轻量级LLM替代模型的训练和使用，树立了新的基准，并展示了将LLM集成到AD系统中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶中运动预测的准确性和效率问题。现有方法难以充分利用复杂交通场景的语义信息，导致预测精度不足，且计算复杂度较高，难以在边缘设备上实时部署。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的场景理解能力，通过思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示生成丰富的语义标注，从而提升运动预测的准确性和鲁棒性。同时，为了保证效率，采用知识蒸馏技术将LLM的知识迁移到轻量级语言模型（LM）上。

技术框架：CoT-Drive的整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM的CoT提示模块，用于生成场景的语义描述；2) 知识蒸馏模块，将LLM的知识迁移到轻量级LM；3) 运动预测模块，利用轻量级LM生成的语义标注进行运动轨迹预测。框架首先使用LLM对输入场景进行分析，生成思维链式的语义描述，然后利用这些描述训练轻量级LM，最后将训练好的LM集成到运动预测模型中。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 首次将LLM和CoT提示技术应用于自动驾驶的运动预测任务；2) 提出了基于知识蒸馏的轻量级LLM替代模型训练方法，解决了LLM计算量大的问题；3) 构建了Highway-Text和Urban-Text两个新的场景描述数据集，用于微调轻量级LM。

关键设计：在CoT提示方面，设计了特定的提示模板，引导LLM生成与运动预测相关的语义信息。在知识蒸馏方面，采用了teacher-student框架，使用LLM作为teacher模型，轻量级LM作为student模型，通过最小化teacher和student模型的输出差异来完成知识迁移。在数据集方面，Highway-Text和Urban-Text数据集包含了丰富的交通场景描述，并针对运动预测任务进行了标注。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CoT-Drive在五个真实世界数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法显著优于现有模型。具体性能数据未知，但论文强调了其在复杂交通场景下的有效性和效率，以及对现有技术的超越。

🎯 应用场景

CoT-Drive技术可应用于各种自动驾驶系统，提升车辆在复杂交通环境下的感知和决策能力，提高行车安全性。该研究成果还可推广到其他需要场景理解和预测的任务中，例如机器人导航、智能监控等领域，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Accurate motion forecasting is crucial for safe autonomous driving (AD). This study proposes CoT-Drive, a novel approach that enhances motion forecasting by leveraging large language models (LLMs) and a chain-of-thought (CoT) prompting method. We introduce a teacher-student knowledge distillation strategy to effectively transfer LLMs' advanced scene understanding capabilities to lightweight language models (LMs), ensuring that CoT-Drive operates in real-time on edge devices while maintaining comprehensive scene understanding and generalization capabilities. By leveraging CoT prompting techniques for LLMs without additional training, CoT-Drive generates semantic annotations that significantly improve the understanding of complex traffic environments, thereby boosting the accuracy and robustness of predictions. Additionally, we present two new scene description datasets, Highway-Text and Urban-Text, designed for fine-tuning lightweight LMs to generate context-specific semantic annotations. Comprehensive evaluations of five real-world datasets demonstrate that CoT-Drive outperforms existing models, highlighting its effectiveness and efficiency in handling complex traffic scenarios. Overall, this study is the first to consider the practical application of LLMs in this field. It pioneers the training and use of a lightweight LLM surrogate for motion forecasting, setting a new benchmark and showcasing the potential of integrating LLMs into AD systems.