据我们所知,我们是第一个在闭环环境中基于语言的端到端自动驾驶方法。相关数据集、基准和训练模型也是开源的,以促进社区的进一步研究。 数据生成 数据集制作的目标是开发一种智能驾驶代理,该代理可以基于三种输入源生成驾驶动作:1)传感器数据(环视相机和激光雷达),使该代理能够生成感知并符合当前场景的动作;2) ...
在这项研究中,提出一种用于自动驾驶的混合端到端学习框架,将基本的驾驶模仿学习与基于LLM的多模态提示tokens相结合。不是简单地将分离训练模型的感知结果转换为纯语言输入,而是做以下改进:1) 将视觉和激光雷达传感器数据的端到端集成,输入到可学习的多模态tokens中,从而从本质上缓解了分离预训练感知模型的描述偏差。2...
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。建立了用于评估考虑自然语言指令的自动驾驶系统的LangAuto基准。 对更多...
与以往LLM相关研究一致,DriveGPT4的训练包括两个阶段:(1)预训练阶段,重点是视频文本对齐;以及(2)微调阶段,旨在训练LLM回答与端到端自动驾驶相关的问题。 预训练。与LLaVA和Valley一致,该模型对来自CC3M数据集的593K个图像-文本对和来自WebVid-10M数据集的100K个视频-文本对进行了预训练。预训练图像和视频包含各种...
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。但这两种方案,各...
此外还建立了LangAuto基准,用于评估考虑自然语言指令的自动驾驶系统。通过广泛的闭环实验证明了LMDrive的有效性,强调了改善自动驾驶汽车与人类和环境相互作用的潜力。我们的工作是在基于语言的闭环端到端自动驾驶领域进一步探索和发展的一个鼓励起点。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/2TSWGZTiBYkwF8xteKcu8w...
1056 1 2:54 App Hydra MDP | 英伟达如何理解端到端自动驾驶? 5553 -- 36:06 App 毫米波雷达视觉算法CRAFT,这次彻底理解了! 1869 -- 29:41 App 以特斯拉为案例:自动驾驶仿真框架分析(下,仿真应用/2D检测/3D检测/车道线) 2728 4 1:08:41 App 3D目标检测的数据标注/算法讲解/训练调优全系列闭环 浏览...
这篇论文介绍了一种名为LeGo-Drive的基于视觉语言模型的闭环端到端自动驾驶方法。该方法通过预测目标位置和可微分优化器规划轨迹,实现了从导航指令到目标位置的端到端闭环规划。通过联合优化目标位置和轨迹,该方法提高了目标位置预测的准确性,并生成了平滑、无碰撞的轨迹。在多个仿真环境中进行的实验表明,该方法在自动...
1.背景 目前端到端的自动驾驶相对于传统的自动驾驶方案更有发展,解决了一些传统规则的约束,结合到llm...
01商汤推出了多模态大模型DriveMLM,在自动驾驶领域取得了SOTA成绩,比基线Apollo高4.7分。 02DriveMLM可以直接将图像、激光雷达信息、交通规则甚至乘客需求输入,给出驾驶方案并解释原因。 03与传统模块化和端到端方法相比,DriveMLM更具可解释性,更擅长处理特殊和复杂场景。