DriveMCP：用于高级驾驶辅助系统的代理人工智能框架

代理人工智能驾驶员辅助框架，将感知、合规推理、车辆状态解释和安全仲裁集成到模块化和可审计的管道中。该架构被称为 DriveMCP，将类似传感器的感知堆栈与 DriveLM 结合在一起作为视觉语言前端，以生成图形结构的场景理解（图形视觉问答）和基于语言的驾驶信息。 world_state 中的关键合规元素（包括发布的速度限制和管辖提示）是通过结构化解析层从 DriveLM 输出得出的，而不是作为模拟器地面事实注入。有状态编排层协调作为模型上下文协议 (MCP) 服务器公开的专业专家：(i) 规则服务器，对特定管辖区的交通代码和标志约定执行检索增强合规性推理；(ii) 天气服务器，估计牵引风险和上下文速度建议；(iii) MCP-CAN 服务器，显示控制器局域网 (CAN)/车载诊断 (OBD) 遥测和诊断上下文，以实现健康感知风险塑造。这些输出融合在一起生成结构化决策，从而提示建议的行动方案。然后，结果由责任敏感安全 (RSS) 启发的护栏进一步过滤，该护栏在有限的在线适应下仲裁言论与行为决策。在跨多语言、跨境和动态限速场景的 CARLA 模拟中，相对于 VLM-Direct、VLM-Direct+RAG 和 VLM-Tools-NoArbiter 基线，DriveMCP 减少了交通违规和超速，同时缩短了危险响应时间并保持亚秒级咨询延迟。