SACA: A Scenario-Aware Collision Avoidance Framework for Autonomous Vehicles Integrating LLMs-Driven Reasoning

📄 arXiv: 2504.00115v2 📥 PDF

作者: Shiyue Zhao, Junzhi Zhang, Neda Masoud, Heye Huang, Xiaohui Hou, Chengkun He

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-03-31 (更新: 2025-06-11)

备注: 11 pages,10 figures. This work has been submitted to the IEEE TVT for possible publication

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出SACA框架，融合LLM推理，提升自动驾驶车辆在极端场景下的避撞能力

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

关键词: 自动驾驶 避撞 大型语言模型 情境感知 推理 强化学习 决策规划

📋 核心要点

  1. 自动驾驶在极端场景下的避撞面临挑战，现有方法难以兼顾安全性和社会责任。
  2. SACA框架融合预测性情境评估、数据驱动推理和情境预览部署，提升避撞决策能力。
  3. 实车测试表明，SACA有效降低了高风险场景下的碰撞损失，并减少了复杂条件下的误触发。

📝 摘要（中文）

在极端情况下，可靠的避撞仍然是自动驾驶汽车面临的关键挑战。大型语言模型(LLM)虽然具有良好的推理能力，但由于延迟和鲁棒性问题，其在安全攸关的规避操作中的应用受到限制。尽管如此，LLM在权衡情感、法律和伦理因素方面的能力非常突出，从而能够实现具有社会责任感和情境感知的避撞。本文提出了一种情境感知避撞(SACA)框架，用于极端情况，通过整合预测性情境评估、数据驱动推理和基于情境预览的部署来改进避撞决策。SACA由三个关键组件组成。首先，预测性情境分析模块利用障碍物可达性分析和运动意图预测来构建全面的情境提示。其次，在线推理模块通过利用先前的避撞知识并使用情境数据进行微调来改进决策。第三，离线评估模块评估性能并将情境存储在记忆库中。此外，预计算策略方法通过预览情境并根据相似性和置信度级别检索或推理策略来提高可部署性。实车测试表明，与基线方法相比，SACA有效地减少了极端高风险情境下的碰撞损失，并降低了复杂条件下的误触发。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶车辆在极端场景下（例如突发事件、复杂交通环境）的可靠避撞是一个关键问题。现有方法通常依赖于预定义的规则或基于优化的控制策略，难以处理复杂和不确定的情境，并且缺乏对社会规范、法律法规等因素的考虑，可能导致不合理的避撞行为。现有方法的痛点在于缺乏足够的推理能力和情境感知能力，难以做出安全且符合社会规范的决策。

核心思路：SACA的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的推理能力，结合情境感知和数据驱动的方法，来提升自动驾驶车辆在极端场景下的避撞决策能力。通过LLM对情境进行理解和推理，可以更好地权衡各种因素（例如安全性、舒适性、法律法规等），从而做出更合理的避撞决策。同时，利用数据驱动的方法可以学习到更丰富的避撞知识，并提高决策的鲁棒性。

技术框架：SACA框架包含三个主要模块：1) 预测性情境分析模块：利用障碍物可达性分析和运动意图预测来构建全面的情境提示，为LLM提供输入。2) 在线推理模块：利用LLM进行推理，结合先前的避撞知识和情境数据，生成避撞决策。3) 离线评估模块：评估避撞性能，并将情境存储在记忆库中，用于后续的训练和优化。此外，还包含一个预计算策略方法，通过预览情境并根据相似性和置信度级别检索或推理策略，提高可部署性。

关键创新：SACA的关键创新在于将大型语言模型（LLM）引入到自动驾驶的避撞决策中。与传统的基于规则或优化的方法不同，SACA利用LLM的推理能力，可以更好地理解复杂的情境，并权衡各种因素，从而做出更合理和符合社会规范的决策。此外，SACA还采用了情境感知和数据驱动的方法，进一步提高了决策的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：在预测性情境分析模块中，障碍物可达性分析和运动意图预测的具体算法未知，需要进一步查阅论文或相关资料。在线推理模块中，LLM的具体选择和微调方法未知，需要进一步查阅论文或相关资料。离线评估模块中，评估指标和记忆库的存储方式未知，需要进一步查阅论文或相关资料。预计算策略方法中，相似性度量和置信度级别的计算方法未知，需要进一步查阅论文或相关资料。

📊 实验亮点

实车测试表明，与基线方法相比，SACA框架在极端高风险场景下有效地减少了碰撞损失，并降低了复杂条件下的误触发。具体的性能数据和提升幅度未知，需要在论文中查找更详细的实验结果。该实验结果验证了SACA框架在实际应用中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

SACA框架可应用于各种自动驾驶场景，尤其是在极端和高风险情况下，例如紧急制动、避让行人、应对突发交通状况等。该研究有助于提高自动驾驶车辆的安全性、可靠性和社会接受度，并为未来自动驾驶技术的发展提供新的思路。此外，该框架还可以扩展到其他机器人领域，例如无人机、服务机器人等。

📄 摘要（原文）

Reliable collision avoidance under extreme situations remains a critical challenge for autonomous vehicles. While large language models (LLMs) offer promising reasoning capabilities, their application in safety-critical evasive maneuvers is limited by latency and robustness issues. Even so, LLMs stand out for their ability to weigh emotional, legal, and ethical factors, enabling socially responsible and context-aware collision avoidance. This paper proposes a scenario-aware collision avoidance (SACA) framework for extreme situations by integrating predictive scenario evaluation, data-driven reasoning, and scenario-preview-based deployment to improve collision avoidance decision-making. SACA consists of three key components. First, a predictive scenario analysis module utilizes obstacle reachability analysis and motion intention prediction to construct a comprehensive situational prompt. Second, an online reasoning module refines decision-making by leveraging prior collision avoidance knowledge and fine-tuning with scenario data. Third, an offline evaluation module assesses performance and stores scenarios in a memory bank. Additionally, A precomputed policy method improves deployability by previewing scenarios and retrieving or reasoning policies based on similarity and confidence levels. Real-vehicle tests show that, compared with baseline methods, SACA effectively reduces collision losses in extreme high-risk scenarios and lowers false triggering under complex conditions. Project page: https://sean-shiyuez.github.io/SACA/.