Driving Style Recognition Like an Expert Using Semantic Privileged Information from Large Language Models

📄 arXiv: 2508.13881v1 📥 PDF

作者: Zhaokun Chen, Chaopeng Zhang, Xiaohan Li, Wenshuo Wang, Gentiane Venture, Junqiang Xi

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-19

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的语义特权信息以提升驾驶风格识别准确性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 驾驶风格识别 语义特权信息 大语言模型 支持向量机 自然语言处理 机器学习 智能驾驶 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的驾驶风格识别方法主要依赖低级传感器数据，缺乏与人类专家推理能力的对齐，导致识别准确性不足。
  2. 本文提出了一种结合大型语言模型的语义特权信息的框架，通过生成自然语言描述来增强驾驶行为的理解。
  3. 实验结果显示，所提出的框架在真实场景下的F1-score分别提升了7.6%和7.9%，验证了其有效性和优势。

📝 摘要（中文）

现有的驾驶风格识别系统主要依赖低级传感器特征进行训练，忽视了人类专家固有的丰富语义推理能力。这种差异导致算法分类与专家判断之间存在根本性不一致。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的框架，整合了来自大型语言模型的语义特权信息（SPI），以使识别结果与人类可解释的推理相一致。通过DriBehavGPT模块生成驾驶行为的自然语言描述，并将其编码为机器学习兼容的表示，最终将其作为特权信息融入支持向量机增强模型（SVM+）进行训练。实验结果表明，该框架在多种真实驾驶场景中超越传统方法，F1-score分别提升7.6%（跟车）和7.9%（变道）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有驾驶风格识别系统对低级传感器特征的依赖，缺乏与人类专家推理能力的对齐，导致识别结果不准确的问题。

核心思路：通过引入语义特权信息（SPI），利用大型语言模型生成自然语言描述，从而增强模型对驾驶行为的理解与解释能力。

技术框架：整体架构包括DriBehavGPT模块生成自然语言描述，随后将这些描述编码为机器学习兼容的表示，并将其作为特权信息输入到支持向量机增强模型（SVM+）中进行训练。

关键创新：最重要的创新在于将语义特权信息引入到驾驶风格识别中，使模型能够更好地模拟人类专家的推理过程，与传统方法相比，显著提升了识别的准确性和可解释性。

关键设计：在模型设计中，采用文本嵌入和降维技术将自然语言描述转化为特征向量，确保在训练阶段使用SPI，而推理阶段仅依赖传感器数据，从而提高计算效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的框架在多种真实驾驶场景中表现优异，F1-score在跟车和变道任务上分别提升了7.6%和7.9%。这些结果显示了语义特权信息在提升驾驶风格识别准确性方面的关键作用，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能驾驶系统、自动驾驶汽车和交通管理等。通过提升驾驶风格识别的准确性和可解释性，能够为安全驾驶和人机交互提供更好的支持，推动智能交通的发展。未来，该技术可能在驾驶行为分析、驾驶辅助系统等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Existing driving style recognition systems largely depend on low-level sensor-derived features for training, neglecting the rich semantic reasoning capability inherent to human experts. This discrepancy results in a fundamental misalignment between algorithmic classifications and expert judgments. To bridge this gap, we propose a novel framework that integrates Semantic Privileged Information (SPI) derived from large language models (LLMs) to align recognition outcomes with human-interpretable reasoning. First, we introduce DriBehavGPT, an interactive LLM-based module that generates natural-language descriptions of driving behaviors. These descriptions are then encoded into machine learning-compatible representations via text embedding and dimensionality reduction. Finally, we incorporate them as privileged information into Support Vector Machine Plus (SVM+) for training, enabling the model to approximate human-like interpretation patterns. Experiments across diverse real-world driving scenarios demonstrate that our SPI-enhanced framework outperforms conventional methods, achieving F1-score improvements of 7.6% (car-following) and 7.9% (lane-changing). Importantly, SPI is exclusively used during training, while inference relies solely on sensor data, ensuring computational efficiency without sacrificing performance. These results highlight the pivotal role of semantic behavioral representations in improving recognition accuracy while advancing interpretable, human-centric driving systems.