尤其在碰撞率方面,OmniDrive++在1秒和2秒的预测时间段内都实现了零碰撞率,充分展示了其出色的规划和避障能力。 与其他方法的对比:相较于其他先进的基准模型,例如UniAD、BEV-Planner++和Ego-MLP,OmniDrive++在所有关键指标上都表现优异。UniAD在使用高层级命令和自车状态信息的情况下,其L2平均误差为0.46米,而OmniD...
通过提出Omnidrive-Agent和Omnidrive-nuScenes来解决LLM-Agent端到端自动驾驶的挑战。 Omnidrive-Agent采用了一种新颖的Q-Former3D MLLM架构,可以高效处理高分辨率的多视角视频。Omnidrive设计使得可以最小调整来利用2D预训练知识,同时获得重要的3D空间理解。还提供了一个新颖的端到端自动驾驶基准,其中包括反事实推理以及...
在道路碰撞率统计上,UniAD在短期和长期路径规划方面均表现最好,其次是VAD-Base,而OmniDrive和Ego-MLP则在道路碰撞率上表现较差,这可能是因为中心线检测任务并不能很好的反应道路边界信息所导致的。 为了进行视觉语言模型的训练,OmniDrive...
omnidrive详解 Omnidrive是一种整合多协议存储接口的技术方案,通过硬件与软件协同设计实现对不同存储设备的统一管理。市面上很多存储设备存在接口不兼容问题,U盘插不进手机、移动硬盘连不上平板的情况时有发生,这种技术诞生的初衷就是解决现实生活中的设备互连难题。 技术发展推动着存储方式的革新,从早期的IDE接口到现在...
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 ...
OmniDrive是一个利用大型语言模型(LLM)代理进行端到端自主驾驶的新框架,主要贡献涉及模型(OmniDrive-Agent)和基准(OmniDrive-nuScenes)两方面的新颖解决方案。前者具有一种新颖的3D视觉-语言模型设计,而后者由全面的VQA任务组成,用于推理和规划。 为了充分利用自动驾驶数据集中的3D感知标签,作者在训练过程中以在线方式生...
OmniDrive是一个利用大型语言模型(LLM)代理进行端到端自主驾驶的新框架,主要贡献涉及模型(OmniDrive-Agent)和基准(OmniDrive-nuScenes)两方面的新颖解决方案。前者具有一种新颖的3D视觉-语言模型设计,而后者由全面的VQA任务组成,用于推理和规划。 为了充分利用自动驾驶数据集中的3D感知标签,作者在训练过程中以在线方式生...
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OmniDrive-Agent:一个新颖的3D MLLM架构,使用稀疏查询将视觉表示提升并压缩到3D空间,然后输入到LLM中。 OmniDrive-nuScenes:一个新的基准测试,包含全面的VQA任务,用于3D领域中的理解、推理和规划。 Q-Former3D:一个基于Q-Former风格的3D MLLM架构,能够处理高分辨率多视图视频输入,并提供3D空间理解。 🔬 实验设计...