[论文] nuReasoning: A Reasoning-Centric Dataset and Benchmark for Long-T...

论文概要

研究领域: CV
作者: Zhiyu Huang, Johnson Liu, Rui Song, Zewei Zhou...
发布时间: 2026-05-29
arXiv: 2605.31572
PDF: 2605.31572.pdf

中文摘要

推理对自动驾驶（AD）的长尾场景至关重要，车辆必须应用常识知识、理解空间关系、推断智能体交互并做出安全决策。然而现有AD数据集和基准主要针对感知、预测或规划，对真实长尾驾驶场景的推理监督有限。

本文提出nuReasoning，一个大规模真实世界推理中心AD数据集和基准。包含20,000个20秒片段，覆盖多城市，含同步多相机图像、LiDAR数据、HD地图、物体标注和人工验证的推理标注（空间推理、决策推理、反事实推理）。

实验表明，在nuReasoning上微调VLM显著提升驾驶特定问答性能，将推理监督纳入VLA训练即使在推理时禁用文本推理输出也能改善规划性能。

自动采集于 2026-06-02

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