据我们所知,本文是第一个利用LLM实现闭环端到端自动驾驶的工作。 开源链接:github.com/opendilab/LM 总结来说,LMDrive的主要贡献如下: 提出了一种新的端到端、闭环、基于语言的自动驾驶框架LMDrive,该框架通过多模态多视图传感器数据和自然语言指令与动态环境交互; 提供了一个包含约64K个数据clip的数据集,其中每个...
ADAPT [34] 首次尝试将驾驶任务建模为图像字幕模型,该模型使用视觉Transformer同时预测驾驶动作和将驾驶解释作为字幕。最近的工作则研究了将大语言模型 (LLM) 用于更广泛的自主/机器人系统。PaLM-E [35] 利用预训练 LLM 完成多个具体任务,包括顺序机器人操作规划、视觉问答和字幕制作。Mini-GPT4 [36] 和 LLaVA [...
一方面,大型语言模型( Large Language Models,LLM )已经显示出接近"人工智能"的令人印象深刻的推理能力。另一方面,以往的自动驾驶方法往往依赖于有限格式的输入(例如传感器数据和导航航路点),限制了车辆对语言信息的理解能力和与人类的交互能力。为此,本文引入了LMDrive,一种新颖的语言引导、端到端、闭环的自动驾驶框架。
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...
复杂驾驶中的人机交互!LMDrive:第一个基于LLM的闭环端到端自动驾驶!#人工智能 #计算机视觉 #算法 #科技 #自动驾驶 - 3D视觉工坊于20240113发布在抖音,已经收获了2.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
LMDrive:闭环端到端自动驾驶 LMDrive:使用大型语言模型的闭环端到端自动驾驶驾驶,MMLab最新工作,第一个利用LLM实现闭环端到端自动驾驶的工作!论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.07488, - 自动驾驶之心于20240319发布在抖音,已经收获了314个喜欢,来抖音,记录
而另一个方向,结合最近LLM实现端到端自动驾驶的思路,也大有可为,world model能否成为GPT一样的自动驾驶领域的fundamental model,我们拭目以待!
一方面,大型语言模型(LLM)已经显示出接近“通用人工智能”的表达推理能力。另一方面,先前的自动驾驶方法往往依赖于有限的格式输入(例如传感器数据和导航路线点),限制了车辆理解语言信息和与人类互动的能力。为此,港中文 & MMLab重磅推出LMDrive,这是一种全新的语言引导、端到端闭环自动驾驶框架。LM-Drive独特地处理并集...
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。
在自动驾驶领域,大型语言模型(LLMs)的快速发展为端到端自动驾驶(e2eAD)带来了新的机遇。本文提出了一种名为SimpleLLM4AD的e2eAD方法,该方法利用视觉-语言模型(VLM)将自动驾驶任务划分为感知、预测、规划和行为四个阶段。每个阶段由多个视觉问答(VQA)对组成,这些VQA对相互连接,形成一个图结构,称为图视觉问答(GVQA...