A Framework for a Capability-driven Evaluation of Scenario Understanding for Multimodal Large Language Models in Autonomous Driving

📄 arXiv: 2503.11400v1 📥 PDF

作者: Tin Stribor Sohn, Philipp Reis, Maximilian Dillitzer, Johannes Bach, Jason J. Corso, Eric Sax

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-03-14

备注: Submitted to IEEE IAVVC 2025, Under Review

💡 一句话要点

提出一种能力驱动的评估框架，用于评估自动驾驶中多模态大语言模型对场景的理解能力

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

关键词: 多模态大语言模型 自动驾驶 场景理解 能力评估 评估框架

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估MLLM在自动驾驶中的应用时，缺乏系统性和整体性，通常只关注感知、推理或规划的单一方面。
  2. 该论文提出了一种能力驱动的评估框架，从语义、空间、时间和物理四个维度来结构化场景理解，更全面地评估MLLM。
  3. 通过分析两个真实的交通场景，验证了该框架在评估MLLM场景理解能力方面的适用性，为后续研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLM）通过结合领域无关的世界知识和特定语境的语言指导，具有增强自动驾驶能力的潜力。尽管它们在孤立的概念验证应用中表现出前景，并且其性能在感知、推理或规划的特定方面进行了评估，但要充分发挥它们的潜力，需要一个系统的框架来评估MLLM在自动驾驶中的应用。本文提出了一个整体框架，用于对自动驾驶中MLLM的能力进行评估。该框架沿着语义、空间、时间和物理四个核心能力维度构建场景理解。这些维度源于自动驾驶系统、人类驾驶员认知和基于语言的推理的通用需求。它进一步将领域组织成上下文层、处理模态和下游任务，例如基于语言的交互和决策。为了说明该框架的适用性，分析了两个示例交通场景，将提出的维度置于真实的驾驶情境中。该框架为结构化评估MLLM在自动驾驶中场景理解方面的潜力奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：目前，多模态大语言模型（MLLM）在自动驾驶领域的应用潜力巨大，但缺乏一个系统、全面的评估框架。现有的评估方法通常只关注感知、推理或规划的单一维度，无法充分衡量MLLM在复杂驾驶场景下的综合理解能力。因此，如何设计一个能够全面评估MLLM在自动驾驶中场景理解能力的框架，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是构建一个能力驱动的评估框架，将场景理解分解为四个核心能力维度：语义、空间、时间和物理。这些维度涵盖了自动驾驶系统、人类驾驶员认知以及基于语言的推理的通用需求。通过对这四个维度的评估，可以更全面地了解MLLM在自动驾驶场景中的表现。

技术框架：该框架主要包含以下几个部分：首先，定义了四个核心能力维度（语义、空间、时间和物理），用于结构化场景理解。其次，将自动驾驶领域组织成上下文层、处理模态和下游任务（如语言交互和决策）。最后，通过分析具体的交通场景，将这些维度与实际驾驶情境联系起来，验证框架的适用性。整体流程是从定义能力维度到构建领域结构，再到应用到具体场景进行评估。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个能力驱动的评估框架，该框架不仅考虑了传统的感知和推理能力，还关注了时间维度和物理维度的理解，从而更全面地评估MLLM在自动驾驶中的场景理解能力。与现有方法相比，该框架更加系统和整体，能够更好地反映MLLM在复杂驾驶环境中的表现。

关键设计：该框架的关键设计在于四个核心能力维度的选择和定义。语义维度关注场景中对象的识别和理解，空间维度关注对象之间的空间关系，时间维度关注场景随时间的变化，物理维度关注场景中的物理规律和约束。这些维度的定义是基于自动驾驶系统的需求、人类驾驶员的认知以及基于语言的推理，从而保证了框架的合理性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过分析两个示例交通场景，展示了该框架在评估MLLM场景理解能力方面的应用。虽然没有提供具体的性能数据或对比基线，但通过将提出的维度置于真实的驾驶情境中，验证了该框架的适用性和有效性，为后续的定量评估研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶系统的开发和测试，帮助开发者更好地评估和改进MLLM在自动驾驶中的应用。此外，该框架还可以用于指导自动驾驶数据集的构建，以及设计更有效的自动驾驶算法。未来，该框架有望推动自动驾驶技术的进一步发展，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) hold the potential to enhance autonomous driving by combining domain-independent world knowledge with context-specific language guidance. Their integration into autonomous driving systems shows promising results in isolated proof-of-concept applications, while their performance is evaluated on selective singular aspects of perception, reasoning, or planning. To leverage their full potential a systematic framework for evaluating MLLMs in the context of autonomous driving is required. This paper proposes a holistic framework for a capability-driven evaluation of MLLMs in autonomous driving. The framework structures scenario understanding along the four core capability dimensions semantic, spatial, temporal, and physical. They are derived from the general requirements of autonomous driving systems, human driver cognition, and language-based reasoning. It further organises the domain into context layers, processing modalities, and downstream tasks such as language-based interaction and decision-making. To illustrate the framework's applicability, two exemplary traffic scenarios are analysed, grounding the proposed dimensions in realistic driving situations. The framework provides a foundation for the structured evaluation of MLLMs' potential for scenario understanding in autonomous driving.