协同LLM智体实现自动驾驶的可编辑场景仿真 黄浴发表于大模型的技... 走向闭环!DriveMLM:LLM与自动驾驶行为规划的完美匹配!(上海人工智能实验室) 擎天柱发表于端到端/大... 走向闭环!DriveMLM:LLM与自动驾驶行为规划的完美匹配!(上海人工智能实验室) 自动驾驶之...发表于自动驾驶之... 【领域论文】自动驾驶E2E/...
在预训练阶段,优化矢量编码器和V-former权重,惩罚矢量字幕结果中的误差,将矢量空间转换为LLM可理解的语言嵌入。 通过这种方法,能够有效地将目标级向量模态合并到预训练的LLM中,这为微调阶段提供了一个良好的起点。 在预训练阶段之后,将可训练的LoRA模块引入LLM,并在收集的驾驶QA数据上以端到端的方式优化权重Vector ...
每次人与车辆之间的互动都会被记录并保存到 ECU 内的文本格式的存储器模块中。记录包括人类的口头命令 、LLMs生成的代码 以及人类的反馈 。存储器模块中的历史数据在每次行程后都会被更新,每次与车辆的互动都被实时记录,以反映用户与车辆的最新状态和偏好。如果用户对相似的命令有不同的反应,LLM 将以最近的反馈...
首先它将LLM的语言决策输出,和成熟模块化方案中规控部分的决策状态对齐,由此LLM输出的语言信号就可转化为车辆控制信号。其次,DriveMLM的MLLM planner模块,包含多模态分词器(Multi-modal tokenizer)和MLLM解码器两个部分。前者负责将摄像头、激光雷达、用户语言需求、交通规则等各种输入转化为统一的token embedding;...
大型语言模型为智能驾驶开辟了新的格局,赋予了他们类似人类的思维和认知能力。本文深入研究了大型语言模型(LLM)在自动驾驶(AD)中的潜力。进而提出了DriveMLM,这是一种基于LLM的AD框架,可以在仿真环境中实现闭环自动驾驶。具体来说有以下几点: (1)本文通过根据现成的运动规划模块标准化决策状态,弥合语言决策和车辆控制...
大语言模型(Large Language Model,LLM)可谓是 2023 年最火热也最重要的人工智能子领域,在各类机器学习任务中都展现出了惊艳的效果,相关的上下游应用也都发展得十分迅速。而将大语言模型应用在自动驾驶领域也有一些优秀的研究成果,但这些工作主要集中于开环场景的模型设计和实验验证,缺少基于闭环场景和端到端的自动驾驶...
通过这些设计,我们可以获得一种MLLM planner,该规划器可以根据驾驶场景和用户需求进行决策,并且其决策可以很容易地转换为车辆控制信号,用于闭环驾驶。 DriveMLM有以下优势:(1)得益于一致的决策状态,DriveMLM可以很容易地与现有的模块化AD系统(如Apollo)集成,以实现闭环驾驶,而无需任何重大更改或修改。(2)通过将语言...
LLM+自动驾驶还有什么搞头?LLM驱动的智能体应用探析!, 视频播放量 1020、弹幕量 0、点赞数 15、投硬币枚数 4、收藏人数 32、转发人数 6, 视频作者 自动驾驶之心, 作者简介 同名知乎、公众号【自动驾驶之心】,官网:www.zdjszx.com,相关视频:在线高精地图 | TopoMLP:驱
总结一下,结合上面我们对大模型的理解,这里的大模型(LLMs)输入是Token化的图像或者是感知算法的输出,然后将现有模型(BEV 感知、二分匹配……)与语言提示融合在一起,让大模型来寻找正在移动的车辆,最后,根据不同场景任务,根据输入数据对大模型进行细致的微调即可。
多车合作自动驾驶框架CoDrivingLLM:基于大语言模型驱动的决策框架 Abstract 目前,全球范围内已开始对联网自动驾驶汽车(CAVs)进行道路测试,但它们在复杂场景中的安全性和效率表现仍不令人满意。合作驾驶利用CAVs的连接能力,通过协同作用超越个体表现,使其成为在复杂场景中提高CAV性能的有前途方法。然而,缺乏交互和持续...