Human-like Semantic Navigation for Autonomous Driving using Knowledge Representation and Large Language Models

📄 arXiv: 2505.16498v1 📥 PDF

作者: Augusto Luis Ballardini, Miguel Ángel Sotelo

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-22

备注: 7 pages, 5 figures, submitted for IEEE conference

💡 一句话要点

提出基于知识表示和LLM的类人语义导航方法，提升自动驾驶在动态环境下的适应性。

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

关键词: 自动驾驶 语义导航 大型语言模型 知识表示 逻辑推理 Answer Set Programming 动态环境 可解释性

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶系统依赖预定义地图，难以应对动态城市环境中道路变化和地图缺失等问题。
  2. 利用大型语言模型将非正式导航指令转化为ASP规则，实现基于逻辑的推理和动态环境适应。
  3. 实验表明，该方法生成的ASP规则支持基于语义的决策，提供可解释的动态导航规划框架。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用大型语言模型（LLM）进行自动驾驶语义导航的方法，旨在解决现有系统在动态城市环境中，因过度依赖预定义地图信息而难以应对道路布局变化、临时绕行或地图数据缺失等问题。该方法通过LLM将非正式的导航指令转化为Answer Set Programming (ASP) 规则，实现基于逻辑的结构化推理。ASP提供非单调推理能力，使自动驾驶车辆能够在没有预定义地图的情况下适应不断变化的环境。实验结果表明，LLM驱动的ASP规则生成支持基于语义的决策，为动态导航规划提供了一个可解释的框架，该框架与人类沟通导航意图的方式非常接近。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶车辆在动态城市环境中，面临着道路布局变化、临时绕行、地图数据缺失等挑战。现有方法过度依赖预定义的精确地图信息，缺乏足够的适应性和鲁棒性，难以像人类驾驶员一样根据语义信息进行灵活导航。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）的自然语言理解和生成能力，将人类的非正式导航指令转化为结构化的逻辑规则。这些规则采用Answer Set Programming (ASP) 形式表示，ASP 具有非单调推理能力，允许车辆在没有完整地图信息的情况下进行推理和决策。通过这种方式，车辆可以像人类一样，根据语义信息和常识进行导航。

技术框架：该方法的核心流程包括：1) 接收人类的非正式导航指令（例如：“在红绿灯处左转”）；2) 使用 LLM 将这些指令转化为 ASP 规则（例如：turn_left :- approaching(traffic_light), signal(red).）；3) 使用 ASP 求解器根据这些规则和车辆的感知信息（例如：检测到红绿灯，红灯亮起）进行推理，生成导航决策（例如：执行左转操作）。整体框架将自然语言理解、知识表示和逻辑推理相结合，实现语义导航。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用 LLM 自动生成 ASP 规则，将非结构化的自然语言导航指令转化为结构化的逻辑规则。这避免了手动编写规则的繁琐和易错性，并使得系统能够更容易地适应新的导航场景和规则。与传统的基于地图的导航方法相比，该方法更加灵活和鲁棒，能够更好地应对动态环境中的不确定性。

关键设计：LLM 的选择和微调是关键。需要选择具有较强自然语言理解和生成能力的 LLM，并使用导航相关的语料库进行微调，以提高其生成 ASP 规则的准确性和效率。ASP 规则的设计需要考虑到各种导航场景和规则，并保证规则的完整性和一致性。此外，还需要设计合适的感知模块，为 ASP 求解器提供必要的环境信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM能够有效地将非正式导航指令转化为ASP规则，并支持基于语义的决策。该方法在动态导航规划中表现出良好的适应性和可解释性，能够生成与人类驾驶员相似的导航行为。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的描述，但摘要中未提供量化指标。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶车辆、无人配送机器人等领域，尤其是在城市复杂交通环境和缺乏精确地图信息的区域。通过将人类的导航意图转化为机器可理解的逻辑规则，可以提高自动驾驶系统的智能化水平和安全性，并降低对高精度地图的依赖。未来，该方法还可扩展到其他需要语义理解和推理的机器人应用场景。

📄 摘要（原文）

Achieving full automation in self-driving vehicles remains a challenge, especially in dynamic urban environments where navigation requires real-time adaptability. Existing systems struggle to handle navigation plans when faced with unpredictable changes in road layouts, spontaneous detours, or missing map data, due to their heavy reliance on predefined cartographic information. In this work, we explore the use of Large Language Models to generate Answer Set Programming rules by translating informal navigation instructions into structured, logic-based reasoning. ASP provides non-monotonic reasoning, allowing autonomous vehicles to adapt to evolving scenarios without relying on predefined maps. We present an experimental evaluation in which LLMs generate ASP constraints that encode real-world urban driving logic into a formal knowledge representation. By automating the translation of informal navigation instructions into logical rules, our method improves adaptability and explainability in autonomous navigation. Results show that LLM-driven ASP rule generation supports semantic-based decision-making, offering an explainable framework for dynamic navigation planning that aligns closely with how humans communicate navigational intent.