摘要
大型语言模型（LLM）在智能交通系统中展现出巨大潜力，尤其适用于需情境推理与多 agent 协同的任务。针对现有方法依赖信号设施或缺乏意图感知的问题，本文提出 LISA，一种基于 LLM 的无信号灯认知仲裁框架。该系统通过推理车辆声明的意图、优先级及队列压力，实现实时速度建议。实验表明，LISA 显著降低了控制延迟与等待时间，提升了服务水平与燃油效率，证明了基于 LLM 的推理可实现高效的无信号灯交叉口管理。
AI 推荐理由
论文核心利用 LLM 进行意图推理与冲突仲裁，解决复杂交通场景下的实时决策问题。
研究机构
Department of Computer and Network Engineering, United Arab Emirates University, UAE
Research Institute for Digital Future, Khalifa University, UAE
论文信息