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...
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...
涉及30+自动驾驶技术栈学习路线,从0到一带你入门自动驾驶感知(2D/3D检测、语义分割、车道线、BEV感知、Occupancy、多传感器融合、多传感器标定、目标跟踪)、自动驾驶定位建图(SLAM、高精地图、局部在线地图)、自动驾驶规划控制/轨迹预测等领域技术方案、大模型、端到端等,更有行业动态和岗位发布!欢迎扫描下方二维码,加...
我们希望这项工作可以作为LLM自动驾驶的基线。 DriveMLM的相关介绍 近年来,自动驾驶(AD)取得了重大进展,如图1b所示从传统的基于规则的系统发展到数据驱动的端到端系统,传统的规则系统依赖于由先验知识提供的预定义规则集(见图1a)。尽管这些系统取得了进步,但由于专家知识的限制或训练数据的多样性,它们还是遇到了局限...
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
综上所述,本文通过提出一个全面的端到端自主驾驶框架OmniDrive,在LLM-agent的基础上提供了一种有效的3D推理和规划模型,并构建了一个更具挑战性的基准,推动了自动驾驶领域的进一步发展。具体贡献如下: 提出了一种3D Q-Former架构,适用于各种驾驶相关任务,包括目标检测、车道检测、3D视觉定位、决策制定和规划。
自动驾驶是「具身智能」 重要落地场景 1、具身智能的概念翻译于英文 embodied AI,字面意思为具有身体的人工智能。该概念的起源最早可追溯到 1950 年人工智能源点级人物艾伦·图灵的理论设想。 2、具身智能「大脑」包括算法驱动、基于 VLM(Visual-Language Model)理解信息等特点,具身智能「大脑」的决策感知体系和人类相...
本文通过提出一个全面的端到端自主驾驶框架OmniDrive,在LLM-agent的基础上提供了一种有效的3D推理和规划模型,并构建了一个更具挑战性的基准,推动了自动驾驶领域的进一步发展。 本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 ...
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。