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...
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,提高对驾驶情况下上下文的理解。本文还提出了一个新的数据集,其中包括来自10k驾驶场景的160k个问答QA对,与强化学习(RL)智体收集的高质量控制命令和...
(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,包括多视图图像、激光雷达点云、交通规则、系统消息和用户指令,并预测决策状态;(3)为了获得足够的行为规划-状态对齐的训练数据,我们在CARLA上手动收集280小时的驾驶数据,并通过高效的数据引擎将其转换为决策状态和相应的解释注释。通过这些设计...
(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,包括多视图图像、激光雷达点云、交通规则、系统消息和用户指令,并预测决策状态;(3)为了获得足够的行为规划-状态对齐的训练数据,我们在CARLA上手动收集280小时的驾驶数据,并通过高效的数据引擎将其转换为决策状态和相应的解释注释。通过这些设计...
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...
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
6个LLM骨干网在LangAuto基准上的性能比较。 7. 总结 这篇文章提出了LMDrive,一种语言引导的、端到端的、闭环的自动驾驶框架。LMDrive融合了自然语言指令和多模态传感器数据,能够在复杂的驾驶场景中实现类人的交互和导航。还提出了语言引导的驾驶数据集,包括大约64K的多模态数据序列和相应的导航指令。建立了用于评估...
3、LLMs 在自动驾驶中的结合应用: ① 规划与控制层面:LLMs 在自动驾驶决策过程中的应用,特别是在提供透明解释和增强系统可靠性方面;研究分为两类:一是对预训练模型的微调,二是通过巧妙的提示设计来挖掘 LLMs 的深层推理潜力;相关应用案例如 MTD-GPT、DriveGPT4、GPT-Driver 等,均在不同的驾驶决策任务中展现出...
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。
陌生路况? LLM道路规则指南让驾驶更简单 让驾驶行为适应新环境、习惯和法律是自动驾驶领域长期面临的挑战。LLaDA(Large Language Driving Assistant)是一个由NVIDIA DRIVE Thor 赋能的LLM网络,它采用了NVIDIA Blackwell GPU 架构所支持的全新生成式 AI 功能。LLaDA 通过为人类驾驶员和自动驾驶汽车提供多语言和地区交通...