如图就是以语言为导向的闭环端到端驱动框架LMDrive。LMDrive以语言指令和多模态多视图传感器数据为输入,实时输出控制信号,在复杂场景下进行驾驶。 自动驾驶车(AV)的智能系统可分为两种主要方法:1)模块化方法,将系统分解为感知、预测和规划等几个子模块,并设计固定接口将它们集成在一起[2,23];以及2)通过神经网络将...
本文介绍了LMDrive,这是一个语言引导的端到端闭环自动驾驶框架。LMDrive结合了自然语言指令和多模式传感器数据,实现了复杂驾驶场景中的人机交互和导航。我们还提出了语言引导驾驶数据集,包括大约64K个多模态数据片段以及相应的导航指令。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...
据我们所知,我们是第一个利用LLMs实现闭环端到端自动驾驶的工作。 3. 效果展示 LMDrive以语言指令和多模态多视角传感器数据为输入,实时输出控制信号,实现复杂场景下的驱动。 官网上也开放了交互式Demo,感兴趣的读者可以看一下效果。 4. 具体原理是什么? LMDrive模型的结构包括两个主要部分:1 )处理多视图多模态...
LMDrive作为基于LLM的闭环端到端自动驾驶解决方案的代表,具有广阔的应用前景和重要的研究价值。通过深入了解LMDrive的核心技术和优势,我们可以更好地把握自动驾驶技术的发展方向和未来趋势。同时,我们也应该意识到,要实现LMDrive的广泛应用,还需要在技术、成本、安全和隐私等方面进行持续的研究和创新。相关文章推荐 文心一...
1、提出全新的自动驾驶框架 LMDrive:这是一个端到端、闭环、基于语言控制的自动驾驶框架,能够通过多模态多视角传感器数据和自然语言指令与动态环境进行交互。 2、构建了约 64K 数据量的语言引导驾驶数据集:其中每个条目包含一条导航指令、几条提示指令、一系列多模态多视角传感器数据和车辆控制信号。每个数据片段的时长...
▲图1. LMDrive 框架功能概览图 说明:LMDrive 接收语言指令和多模态多视角的传感器数据作为输入,并实时输出决策控制信号,以应对各种各样复杂的驾驶场景。 大语言模型(Large Language Model,LLM)可谓是 2023 年最火热也最重要的人工智能子领域,在各类机器学习任务中都展现出了惊艳的效果,相关的上下游应用也都发展得...
结语 LMDrive作为大语言模型加持的闭环端到端自动驾驶框架,为自动驾驶领域带来了革命性的进步。通过整合多个模块并利用大语言模型的能力,LMDrive实现了更加智能、灵活和安全的驾驶行为。随着技术的不断发展,我们有理由相信,LMDrive将在未来的自动驾驶领域中发挥更加重要的作用,为人类出行方式的变革贡献力量。相关...
git clone https://github.com/opendilab/LMDrive.git cd LMDrive conda create -n lmdrive python=3.8 conda activate lmdrive cd vision_encoder pip3 install -r requirements.txt python setup.py develop # if you have installed timm before, please uninstall it cd ../LAVIS pip3 install -r ...
DriveLM是一个基于nuScenes自动驾驶数据集构建的、以关键帧描述+问答对(Description+Q&A)为核心的数据集。 数据集中的问答对主要可以分为三类:感知(Perception)、预测(Prediction)和规划(Planning)。感知部分着重于询问物体相对自车的位置或运动状态;预测部分询问车辆或行人的未来可能行为和状态;规划部分询问自车可以采取...
DriveLM 是一个基于图神经网络的问答系统,它能够通过视觉驱动来回答问题。这种系统的主要特点在于其利用了图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)的强大表达能力,以及视觉驱动技术(Visual Driven Technology, VDT)的灵活性和高效性。在 Driv