摘要与引言 这篇综述探讨了将大语言模型（LLMs）和多模态大语言模型（MLLMs）等大型基础模型应用于自动驾驶轨迹预测的新范式 。这种方法通过整合语言 和情境知识，使自动驾驶系统能更深入地理解复杂的交通场景，从而提升安全性和效率。文章回顾了从传统方法到由 LFM 引入的范式转变，涵盖了车 辆和行人的预测任务、常用的评估指标和相关数据集 。它详细介绍了LLM的三种关键应用方法： 轨迹-语言映射、多模态融合和基于约束的推理 ，这 些方法显著提高了预测的可解释性和在长尾场景中的鲁棒性 。尽管LLM有诸多优势，但也面临计算延迟、数据稀缺和真实世界鲁棒性等挑战 。 图1展示了自动驾驶中"感知-预测-规划与控制"的闭环过程，突出了LFM如何帮助自动驾驶车辆预测其他交通参与者的轨迹 。 论文链接：https://www.arxiv.org/abs/2509.10570 作者单位：西交利物浦大学，澳门大学，利物浦大学，香港科技大学（广州） 图2则以时间线形式展示了轨迹预测方法的演变，从基于物理模型、机器学习、深度学习到最新的LFM方法 。 轨迹预测概述 轨迹预测是自动驾驶的核心技术，它利用历史数据（如位置和速度）以及上下文信 ...