研究：多数据集谓词框架让驾驶视觉语言模型可解释
原文标题：Grounding Vision-Language Models in Driving Semantics: A Multi-Dataset Predicate Framework for Explainable Reasoning
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论文提出确定性多数据集谓词框架，从几何、运动学、时间、地图和交通控制证据中推导驾驶场景语义，并在 nuPlan 与 nuScenes 上统一谓词定义。在 200 个场景的人工标注验证中宏 F1 达 0.94 与 0.93。用冻结的 LLaVA-OneVision-7B 评估显示，谓词接地在九个 NuPlanQA 子任务中的七个取得最高准确率。
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确定性谓词框架在nuPlan/nuScenes宏F1达0.94/0.93，让驾驶VLM输出可核验。
- •从几何、运动学、时间、地图、交通控制五类可测量证据推导驾驶场景语义，谓词定义跨nuPlan与nuScenes不变
- •数据集专属接口只用于恢复场景信息，谓词统一物化为Predicate Knowledge Graph
- •200场景人工标注验证宏F1为nuPlan 0.94、nuScenes 0.93，共享谓词跨数据集平均差0.02
- •冻结LLaVA-OneVision-7B在九个NuPlanQA子任务中七个取得最高准确率，如交通灯53.2%→71.5%、动作推荐82.9%→89.0%
- •天气/光照无对应谓词，准确率基本不变（89.4% vs 88.8%），反向印证谓词接地的作用范围
为什么重要：驾驶VLM输出难以对照真实交通状况核验，谓词化提供了可量化验证的中间层，对需要可解释性的自动驾驶评测与安全审查有参考意义。
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