随着自动驾驶技术的快速发展，确保其安全性和可解释性已成为一个关键挑战。本研究提出了一种创新的端到端自动驾驶框架DriveLLM-V，该框架集成了前沿的大语言模型（LLM）和视觉模态模型，以增强系统在复杂动态环境中的性能和可解释性。DriveLLM-V引入了基于车辆意图的控制信号（VICS），该框架将传统的控制信号转换为自然语言描述，显著提高了系统的行为可解释性和逻辑推理能力。