WorkDrive：自动驾驶道路施工的因果推理链

针对视觉语言模型（VLM）在施工区域因缺乏熟悉视觉线索而推理失效的问题，本文提出 WorkDrive 框架。该框架构建基于感知的因果推理机制，并将其与轨迹预测对齐。通过自动化多任务感知管道提取结构化场景事实，注入因果链标注流程以引导注意力。利用生成的推理标签进行监督微调，并结合基于横向元动作与预测轨迹一致性的强化学习。实验表明，该方法显著降低了轨迹平均位移误差，实现了优于基线的渐进式改进。