作者展示了 DriveVLM 与几种大型视觉语言模型的性能，并将它们与 GPT-4V 进行比较，如表 1 所示。DriveVLM 利用 Qwen-VL 作为其骨干，其实现了与其他开源 VLM 相比的最佳性能，具有应答和灵活交互的特点。其中前两个大模型已开源，使用了同样的数据进进了微调训练，GPT-4V 使用了复杂的 Prompt 进行 Prompt 工程...
理想的智驾系统由端到端和VLM构成,视频是VLM的输出效果。 DriveVLM基本信息项目主页: https://tsinghua-mars-lab.github.io/DriveVLM/论文: DriveVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large Vision…
这种将3D感知结果作为提示的新用法使DriveVLM-Dual能够更准确地理解关键对象的位置和运动,从而提高整体性能。 高频轨迹细化。与传统规划器相比,由于视觉-语言模型(VLMs)固有的巨大参数大小,DriveVLM在生成轨迹时显示出显著较慢的速度。为了实现...
1. DriveVLM模型架构 与传统自动驾驶系统“感知-预测-规划”的流程组件不同,DriveVLM 依托思维链(Chain-of-Though,CoT)组合串联场景描述(scene description)、场景分析(scene analysis)和分层规划(hierarchical planning)三个关键模块。相...
DriveVLM是一种利用视觉语言模型(VLM)增强场景理解和规划能力的自动驾驶系统。DriveVLM集成了用于场景描述、场景分析和分层规划的思维链(CoT)模块的独特组合。此外,认识到VLM在空间推理和繁重的计算需求方面的局限性,提出DriveVLM Dual,一种将DriveVLM的优势与传统自动驾驶流水线协同的混合系统。DriveVLM Dual实现了强大...
理想的MAX车型采用了双OrinX结构,所以在DriveVLM-Dual车端部署方面,一颗OrinX跑理想的端到端,一颗 OrinX 跑DriveVLM, 两个系统并行运行,若遇到长尾场景,慢系统(VLM)介入快系统,至于如何判断场景是否为长尾场景,这个依赖于理想的SUP-AD 长尾场景数据集 。
DriveVLM系统采用了一个创新的Chain-of-Thought(CoT)推理流程,该流程包含三个关键模块:场景描述、场景分析和分层规划。 场景描述:首先,系统通过视觉编码器处理输入的图像序列,生成图像标记,并用自然语言描述驾驶环境,包括天气状况、道路类型、车道状况等。这一过程类似于人类驾驶员在驾驶前对环境的初步观察和理解。 场景...
DriveVLM：自动驾驶和大型视觉语言模型的融合，由理想汽车和清华大学信息科学研究院的研究员共同推出，旨在解决城市环境中自动驾驶所面临的复杂场景理解难题。这一系统利用视觉语言模型（VLM）增强场景理解和规划能力，集成了场景描述、场景分析和分层规划的独特组合。DriveVLM解析：系统接受图像序列作为输入，输出...
DriveVLM:这是一个创新的自动驾驶系统,专注于场景理解挑战,结合了视觉理解和推理能力。 DriveVLM-Dual:这是一个混合系统,结合了DriveVLM与传统自动驾驶流程的优势,以改善空间推理和实时规划。🔍 研究动机: 自动驾驶的主要挑战之一是场景理解,现有系统在处理复杂和不可预测的场景时存在局限。📈...
近日,清华MARS实验室官宣:清华大学MARS Lab和理想汽车发布--行业首个自动驾驶双系统「DriveVLM」,并放出了一段AD Max平台实车部署DriveVLM的实测视频! 视频中共展示了六种场景下DriveVLM的表现,整体表现比较丝滑,理想车主们可以对比一下目前的智驾表现给出结论。