A Unified Perception-Language-Action Framework for Adaptive Autonomous Driving

📄 arXiv: 2507.23540v1 📥 PDF

作者: Yi Zhang, Erik Leo Haß, Kuo-Yi Chao, Nenad Petrovic, Yinglei Song, Chengdong Wu, Alois Knoll

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-07-31

💡 一句话要点

提出统一的感知-语言-动作框架，提升自动驾驶在复杂环境中的适应性

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

关键词: 自动驾驶 大型语言模型 多传感器融合 感知-语言-动作 GPT-4.1 上下文推理 自适应规划

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶系统在复杂环境中的适应性、鲁棒性和可解释性不足，主要由于架构碎片化和语义提取能力有限。
  2. 论文提出PLA框架，融合多传感器数据和大型语言模型，实现感知、语言理解和动作决策的紧密耦合。
  3. 实验表明，该框架在城市交叉路口场景中，显著提升了轨迹跟踪、速度预测和自适应规划的性能。

📝 摘要（中文）

自动驾驶系统在复杂开放世界环境中实现类人适应性、鲁棒性和可解释性方面面临重大挑战。这些挑战源于架构的碎片化、对新场景泛化能力有限以及从感知中提取的语义信息不足。为了解决这些局限性，我们提出了一个统一的感知-语言-动作（PLA）框架，该框架将多传感器融合（摄像头、激光雷达、雷达）与大型语言模型（LLM）增强的视觉-语言-动作（VLA）架构相结合，特别是GPT-4.1驱动的推理核心。该框架统一了低级感官处理与高级上下文推理，将感知与基于自然语言的语义理解和决策紧密结合，从而实现上下文感知、可解释和安全有界的自动驾驶。在具有施工区域的城市交叉路口场景中的评估表明，在轨迹跟踪、速度预测和自适应规划方面表现出卓越的性能。结果突出了语言增强认知框架在提高自动驾驶系统的安全性、可解释性和可扩展性方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶系统难以在复杂、开放环境中实现类人级别的适应性，鲁棒性和可解释性。主要痛点在于：1）架构分散，各模块独立运作；2）对新场景的泛化能力弱；3）感知模块提取的语义信息不足以支持高级决策。

核心思路：论文的核心思路是将低层次的感知信息与高层次的语义理解相结合，利用大型语言模型（LLM）的推理能力，弥合感知与动作之间的鸿沟。通过自然语言作为桥梁，实现对环境的上下文感知，从而做出更合理、更安全的驾驶决策。

技术框架：该框架包含多传感器融合模块（摄像头、激光雷达、雷达），用于获取环境信息。然后，这些信息被输入到LLM增强的VLA架构中，该架构的核心是GPT-4.1。GPT-4.1负责进行上下文推理、语义理解和决策制定。最终，系统根据GPT-4.1的输出生成驾驶动作。整体流程是从感知到语言理解，再到动作执行的闭环控制。

关键创新：最重要的技术创新点在于将大型语言模型（GPT-4.1）集成到自动驾驶系统中，作为推理和决策的核心。这使得系统能够利用LLM强大的语义理解和推理能力，从而更好地理解环境，并做出更合理的驾驶决策。与现有方法相比，该方法能够更好地处理复杂场景，并具有更强的可解释性。

关键设计：论文中关键的设计包括：1）多传感器融合策略，确保系统能够获取全面的环境信息；2）LLM的prompt设计，确保LLM能够准确理解环境信息并生成合理的驾驶指令；3）安全约束机制，确保系统在任何情况下都能保证驾驶安全。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在城市交叉路口场景中，相比于传统方法，在轨迹跟踪、速度预测和自适应规划方面表现出卓越的性能。具体的数据提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。但整体结果表明，语言增强的认知框架在提高自动驾驶系统的安全性、可解释性和可扩展性方面具有显著潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自动驾驶场景，尤其是在复杂城市环境中。通过提升自动驾驶系统的适应性、鲁棒性和可解释性，有望加速自动驾驶技术的商业化落地，并提高交通安全水平。未来，该框架还可以扩展到其他机器人领域，例如服务机器人、工业机器人等。

📄 摘要（原文）

Autonomous driving systems face significant challenges in achieving human-like adaptability, robustness, and interpretability in complex, open-world environments. These challenges stem from fragmented architectures, limited generalization to novel scenarios, and insufficient semantic extraction from perception. To address these limitations, we propose a unified Perception-Language-Action (PLA) framework that integrates multi-sensor fusion (cameras, LiDAR, radar) with a large language model (LLM)-augmented Vision-Language-Action (VLA) architecture, specifically a GPT-4.1-powered reasoning core. This framework unifies low-level sensory processing with high-level contextual reasoning, tightly coupling perception with natural language-based semantic understanding and decision-making to enable context-aware, explainable, and safety-bounded autonomous driving. Evaluations on an urban intersection scenario with a construction zone demonstrate superior performance in trajectory tracking, speed prediction, and adaptive planning. The results highlight the potential of language-augmented cognitive frameworks for advancing the safety, interpretability, and scalability of autonomous driving systems.