Краткое содержание

arXiv:2511.14391v1 Тип объявления: новый Аннотация: Большие языковые модели (LLM) все чаще используются для принятия решений и планирования в автономном вождении, демонстрируя многообещающие способности к рассуждению и потенциал обобщения на разнообразные дорожные ситуации. Однако текущие основанные на LLM агенты вождения не имеют явных механизмов обеспечения соблюдения правил дорожного движения и часто испытывают трудности с надежным обнаружением небольших объектов, критически важных для безопасности, таких как светофоры и знаки. Для устранения этого ограничения мы представляем TLS-Assist — модульный слой избыточности, который дополняет основанных на LLM агентов автономного вождения явным распознаванием сигналов светофоров и знаков. TLS-Assist преобразует результаты обнаружения в структурированные сообщения на естественном языке, которые вводятся во входные данные LLM, обеспечивая явное внимание к критическим для безопасности сигналам. Фреймворк является подключаемым и универсальным по отношению к моделям, поддерживает как однокамерную, так и многокамерную конфигурации. Мы оцениваем TLS-Assist в замкнутой системе на эталонной платформе LangAuto в среде CARLA. Результат