Bài báo này đề xuất REACT (Real-time Edge-based Autonomous Co-pilot Trajectory Planner), một khuôn khổ lập kế hoạch quỹ đạo dựa trên mô hình ngôn ngữ thị giác nhẹ, thời gian thực, tích hợp giao tiếp giữa xe và mọi thứ (V2X) để khắc phục những hạn chế về phát hiện của các hệ thống lái xe tự động. REACT tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ thị giác nhẹ (VLM) để tích hợp các cảnh báo nguy hiểm do cơ sở hạ tầng cung cấp với dữ liệu cảm biến trong xe, hiểu được động lực giao thông phức tạp và ý định của xe thông qua nhúng hình ảnh, diễn giải dữ liệu số chính xác từ các đầu vào biểu tượng và tạo ra các quỹ đạo tối ưu, tập trung vào an toàn thông qua suy luận nhạy cảm với ngữ cảnh. Đối với việc triển khai thời gian thực, REACT sử dụng thiết kế hợp nhất đường dẫn còn lại (RTF) và chiến lược thích ứng biên chuyên biệt để giảm độ phức tạp của mô hình và cải thiện hiệu quả suy luận. Kết quả đánh giá trên điểm chuẩn DeepAccident chứng minh hiệu suất tiên tiến, đạt được mức giảm 77% tỷ lệ va chạm, cải thiện 48,2% Chất lượng toàn cảnh video (VPQ) và độ trễ suy luận 0,57 giây.
