DriveAgent: Multi-Agent Structured Reasoning with LLM and Multimodal Sensor Fusion for Autonomous Driving

📄 arXiv: 2505.02123v1 📥 PDF

作者: Xinmeng Hou, Wuqi Wang, Long Yang, Hao Lin, Jinglun Feng, Haigen Min, Xiangmo Zhao

分类: cs.RO, cs.DB

发布日期: 2025-05-04

💡 一句话要点

DriveAgent：融合LLM与多模态传感器，实现自主驾驶中的多智能体结构化推理

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

关键词: 自主驾驶 多智能体系统 大型语言模型 多模态融合 传感器融合 决策推理 情境理解

📋 核心要点

  1. 现有自主驾驶系统在复杂场景理解和决策方面存在不足，难以有效融合多模态传感器信息。
  2. DriveAgent通过构建多智能体框架，利用LLM进行结构化推理，融合摄像头、激光雷达等多种传感器数据。
  3. 实验结果表明，DriveAgent在自主驾驶数据集上取得了优异的性能，验证了LLM驱动的多智能体传感器融合框架的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DriveAgent的新型多智能体自主驾驶框架，该框架利用大型语言模型（LLM）的推理能力，并结合多模态传感器融合，以增强情境理解和决策能力。DriveAgent独特地集成了包括摄像头、激光雷达、GPS和IMU在内的多种传感器模态，并利用LLM驱动的分析过程，这些过程被构建在多个专业智能体之间。该框架通过一个模块化的基于智能体的流水线运行，该流水线包含四个主要模块：（i）描述性分析智能体，基于过滤的时间戳识别关键传感器数据事件；（ii）由激光雷达和视觉智能体执行的专用车辆级分析，协同评估车辆状况和运动；（iii）环境推理和因果分析智能体，解释上下文变化及其潜在机制；（iv）紧急感知决策生成智能体，优先考虑见解并提出及时的操作。这种模块化设计使LLM能够有效地协调专业的感知和推理智能体，从而为复杂的自主驾驶场景提供连贯、可解释的见解。在具有挑战性的自主驾驶数据集上进行的大量实验表明，DriveAgent在多个指标上优于基线方法。这些结果验证了所提出的LLM驱动的多智能体传感器融合框架的有效性，突显了其在显著增强自主驾驶系统的鲁棒性和可靠性方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：自主驾驶系统需要在复杂和动态的环境中做出安全可靠的决策。现有的方法在处理多模态传感器数据融合和进行高级推理方面存在局限性，难以充分理解场景上下文和预测潜在风险。特别是在corner case场景下，传统方法的鲁棒性和泛化能力不足。

核心思路：DriveAgent的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力，构建一个多智能体系统，每个智能体负责特定的感知或推理任务。通过LLM协调这些智能体，实现多模态传感器数据的有效融合和结构化推理，从而提高自主驾驶系统的决策质量和安全性。这种方法借鉴了人类驾驶员的认知过程，将复杂的驾驶任务分解为多个可管理的子任务。

技术框架：DriveAgent框架包含四个主要模块：(1) 描述性分析智能体：负责识别关键的传感器数据事件。(2) 车辆级分析智能体（激光雷达和视觉）：协同评估车辆状态和运动。(3) 环境推理和因果分析智能体：解释环境变化及其潜在机制。(4) 紧急感知决策生成智能体：根据分析结果生成驾驶决策。这些智能体通过LLM进行协调，形成一个完整的感知、推理和决策流程。

关键创新：DriveAgent的关键创新在于将LLM引入到自主驾驶系统中，并将其作为多智能体系统的协调者。这种方法能够充分利用LLM的知识和推理能力，实现更高级别的场景理解和决策。此外，DriveAgent还创新性地设计了模块化的智能体结构，使得系统具有良好的可扩展性和可维护性。

关键设计：DriveAgent的关键设计包括：(1) 针对不同传感器模态设计了专门的智能体，以充分利用各种传感器数据的特点。(2) 使用LLM进行智能体之间的协调和信息融合，以实现全局最优的决策。(3) 设计了紧急感知决策生成智能体，以确保在紧急情况下能够做出及时的反应。(4) 采用了模块化的架构，方便添加新的智能体和功能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DriveAgent在具有挑战性的自主驾驶数据集上取得了显著的性能提升。具体而言，DriveAgent在多个关键指标上优于基线方法，例如在场景理解的准确率、决策的合理性和安全性等方面。这些结果验证了LLM驱动的多智能体传感器融合框架的有效性，并表明DriveAgent具有很强的实际应用潜力。

🎯 应用场景

DriveAgent具有广泛的应用前景，可用于提高各种自主驾驶系统的安全性、可靠性和智能化水平。例如，可以应用于自动驾驶汽车、无人配送车、智能交通管理系统等领域。此外，该研究的思路和方法也可以推广到其他需要多模态数据融合和复杂推理的机器人应用中，例如智能安防、工业自动化等。

📄 摘要（原文）

We introduce DriveAgent, a novel multi-agent autonomous driving framework that leverages large language model (LLM) reasoning combined with multimodal sensor fusion to enhance situational understanding and decision-making. DriveAgent uniquely integrates diverse sensor modalities-including camera, LiDAR, GPS, and IMU-with LLM-driven analytical processes structured across specialized agents. The framework operates through a modular agent-based pipeline comprising four principal modules: (i) a descriptive analysis agent identifying critical sensor data events based on filtered timestamps, (ii) dedicated vehicle-level analysis conducted by LiDAR and vision agents that collaboratively assess vehicle conditions and movements, (iii) environmental reasoning and causal analysis agents explaining contextual changes and their underlying mechanisms, and (iv) an urgency-aware decision-generation agent prioritizing insights and proposing timely maneuvers. This modular design empowers the LLM to effectively coordinate specialized perception and reasoning agents, delivering cohesive, interpretable insights into complex autonomous driving scenarios. Extensive experiments on challenging autonomous driving datasets demonstrate that DriveAgent is achieving superior performance on multiple metrics against baseline methods. These results validate the efficacy of the proposed LLM-driven multi-agent sensor fusion framework, underscoring its potential to substantially enhance the robustness and reliability of autonomous driving systems.