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/...
还是创业公司Wayve10月3号的自动驾驶论文“Driving with LLMs: Fusing Object-Level Vector Modality for Explainable Autonomous Driving“。 大语言模型(LLM)在自动驾驶领域显示出了前景,尤其是在泛化和可解释性方面。本文引入了一种独特的目标级多模态LLM架构,该架构将矢量化的数字模态与预训练的LLM相结合,提高对驾...
这促使我们将LLM与行为规划模块的决策状态对齐,并通过使用对齐的LLM进行行为规划,进一步设计一个基于LLM的闭环AD系统,该系统可以在真实世界的环境或现实的仿真环境上运行。 基于这一点,我们提出了DriveMLM,这是第一个基于LLM的AD框架,可以在现实仿真环境中实现闭环自动驾驶。为了实现这一点,我们有三个关键设计:(1)我...
而对于增强端到端方案的可解释性,近年来也有许多研究将大语言模型(LLM)引入自动驾驶系统中,但缺点是LLM输出主要是语言,无法进一步用于车辆控制。对此,商汤提出了DriveMLM模型,它和现有自动驾驶系统行为规划模块中的决策状态对齐,可实现闭环测试中操控车辆,超过之前的端到端和基于规则的自动驾驶系统方法。和开环测...
基于这一点,我们提出了DriveMLM,这是第一个基于LLM的AD框架,可以在现实仿真环境中实现闭环自动驾驶。为了实现这一点,我们有三个关键设计:(1)我们研究了Apollo系统的行为规划模块的决策状态,并将其转化为LLM可以轻松处理的形式。(2)开发了一种多模态LLM(MLLM)规划器,该规划器可以接受当前的多模态输入,包括多视图...
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...
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
NVIDIA 研究团队将在 CVPR 2024 大会上展示大语言模型工具 LLaDA(Large Language Driving Assistant),通过为驾驶员和自动驾驶汽车提供多语言和地区交通规则的实时指导,帮助他们更轻松地在陌生的地方导航。 LLaDA 是由 NVIDIA DRIVE Thor 赋能的 LLM 网络,采用了 NVIDIA Blackwell GPU 架构所支持的全新生成式 AI 功能。
本文介绍了DriveGPT4,一个使用多模态LLM的可解释的端到端自动驾驶系统。在ChatGPT的帮助下,开发了一个新的自动驾驶解释数据集,并用于微调DriveGPT4,使其能够响应人类对车辆的提问。DriveGPT4利用输入视频、文本和历史控制信号来生成对问题的文本响应,并预测车辆操作的控制信号。它在各种任务中都优于基线模型,如车辆动...
多模态LLM破解自动驾驶难题 目前,自动驾驶系统主要有两种方案,模块化和端到端。 模块化方案顾名思义,把自动驾驶任务拆解为感知、定位和规控三个模块,各模块各自完成任务,最后输出车辆控制信号。 而端到端则是一个整体的模型,包含了上述感知、定位等等所有模块的功能, 最后同样输出车辆控制信号。