1417
在大语言模型让语音助手开始“说学逗唱”的时候，另一边的大视觉模型已经发力自动驾驶了。
而且一出手，目标就是解决自动驾驶老大难的长尾问题。
新自动驾驶系统DirveVLM，融合视觉语言模型VLM的视觉理解、推理能力，让自动驾驶系统能认出来道路上倒着的自行车、横穿马路的牛、甚至是打手势的交警，并作出正确驾驶决策。
更重要的是，这还是个端到端系统，在英伟达Orin上就能跑，处理时间只需0.3s。
清华叉院联合理想汽车出品。
DriveVLM：长尾场景也会开
先看看论文中展示DriveVLM处理的几个场景。
场景一，一处城市开放道路，没有明显车道线，左边是对向车辆，比较拥挤；前方有一辆三轮车，路中央还有一位交警在指挥交通。
DriveVLM识别出这位交警在指挥左边道路的交通情况，并且由于前面的三轮车正在缓慢行驶，系统作出“缓慢直线行驶”的决策。
并且解释道，这么做是因为需要和前方及两侧车辆保持安全距离，所以需要缓慢直行。
场景二，阴雨天的城市道路，车辆准备向右前方道路行驶，但这条路上有一行人骑着电动车迎面而来。
DriveVLM识别出电动自行车位于车辆前方道路右侧，结合车辆的前进方向，作出“车辆先减速，右转，并缓慢直行”的决策。
并给出说明，减速是为了等骑车的人通过，待其通过后车辆再右转。
场景三，前方道路可能发生事故，车道前方有一辆自行车倒在路上，还有交警和一位行人站在道路上。
DriveVLM判断，由于自行车阻挡了前方道路，车辆又要前行，因此要“先减速，再向右变道，并缓慢直行”的决策。
同时系统还特别解释，减速并且确保右后方没有车辆驶来时，再向右变道。
不仅如此，高速公路上偶遇过路的牛群、路的另一侧即将倒下的树木、通过只够单车通过的桥、只有两条车辙的雪路等非常规场景，DriveVLM也都能一一识别并应对。
并且，DriveVLM除了能处理这些corner case，还能提供直观的语言界面，提供与用户的交互功能。
系统能够分析道路情况、天气条件、会影响本车前进的因素，并作出对应的驾驶决策，还能给出轨迹预测。
而这一切，除了基础的自动驾驶系统外，还离不开大模型的参与。
DriveVLM：大模型应用于行车域
实际上，DriveVLM是在传统的自动驾驶系统上，增加了大视觉语言模型（VLM）的能力。
由于VLM在视觉理解和推理方面的能力突出，所以结合该大模型能力后，DriveVLM不仅具备基本的自动驾驶能力，而且还能够理解输入的图像信息，并作出对应驾驶决策。
摄像头输入的图像序列先由视觉编码器进行处理，生成图像tokens，并通过自注意力机制捕捉其中的重要特征，与VLM的组成部分大语言模型进行对齐。
随后，大语言模型通过思维链（chain-of-thought，CoT）进行推理，主要包含三个模块，场景描述，场景分析和分层规划。
场景描述即输出驾驶环境的语言描述，包括天气状况、时间、道路类型和车道状况，方便系统判断是否选择更谨慎的驾驶方式（比如在夜间或者能见度较低的时候），以及选择是否需要变道。
描述完场景后，系统则开始场景分析，主要对关键对象进行分析，即会影响车辆驾驶决策的。
关键对象的判断要素包括三个，静态属性、运动状态和特定行为，比如正在做手势的交警就要列为关键对象，因为这时首先要参考交警的手势而不是交规。
在分析完这三个要素后，DriveVLM将预测每个关键对象对本车的潜在影响，比如路边醉酒的行人可能走上马路，挡住前方道路。
而这就增强了传统自动驾驶系统对交通环境的判断和理解，能够更加适应不常见，特别是训练时未见过的长尾场景。
这一模块的最后，系统还会生成场景摘要，分析总结当前场景下所有关键对象和环境描述，并与驾驶路线、车辆位置和速度信息结合，给出规划提示。
最后就是分层规划模块，DriveVLM主要分三部分进行：基础行为（meta-actions）、决策描述和轨迹航点。
基础行为包括17类，包括加速、减速、左转、变道、轻微位置调整、等待等等。
而决策描述则是在基础行为之上，结合场景里的关键主体（行人、红绿灯、车道等）和持续时间，给出更详细、简洁和可操作的驾驶决策。
比如在面对道路一侧有即将倒下的树木时，DriveVLM给出的决策是：立刻减速停车，在倒下的树木被清除后再继续行驶。
并且在给出决策描述后，系统还可以生成相应的轨迹航路点，实现语言处理模块和空间导航的无缝集成。
不过，VLM大模型虽然能帮助系统复杂场景理解，但模型巨大、反应速度慢，这就让DriveVLM无法直接应用于自动驾驶系统这种必需实时响应和决策能力。
所以，研究团队还推出DriveVLM-Dual，可集成3D物体感知进行关键对象分析，还能把轨迹航路点连点成线，输出线性的轨迹结果，并且降低延迟。
并且，团队还特意从大型数据库中挖掘出各种具有挑战性的长尾场景，并选取关键帧进行注释，给出了规划场景理解数据集SUP-AD。
最后，团队在常用的自动驾驶数据nuScenes和SUP-AD上都验证了效果。
结果显示，DriveVLM在SUP-AD上，对于场景的理解以及给出的基础行为都实现SOTA，还超过GPT-4V。
另一边在nuScenes上，DriveVLM-Dual在规划任务方面取得SOTA。
并且，团队还在英伟达Orin芯片上运行了DriveVLM-Dual，DriveVLM-Dual只需0.3s就能完成单一场景的推理，在保证推理结果的情况下，还能兼顾推理时间。
这意味着DriveVLM-Dual不仅是一个能快速响应、解决corner case的自动驾驶系统，而且还能在端侧部署，属于大模型加持下的新一代端到端自动驾驶系统。
研究团队简介
已经进入智能驾驶第一梯队的理想汽车和大佬云集的清华叉院，联合推出了DriveVLM。
来自叉院的Xiaoyu Tian和Junru Gu，以及来自理想汽车的Bailin Li，对本文有同等贡献。
其中，Xiaoyu Tian是目前就读于清华叉院的博士生，硕士毕业于清华大学软件学院，研究方向包括计算机视觉、自动驾驶、多模态学习等等。
而Bailin Li则是理想汽车静态感知部软件架构师。
他本科毕业于哈尔滨工业大学机械工程专业，还拥有密歇根大学机器人技术工程硕士学位，在2021年入职理想汽车。
本文的其他作者中，Yicheng Liu和胡晨旭也来自叉院，都是博士在读，胡晨旭还是清华MARS实验室的研究助理。
而Yang Wang、Kun Zhan和Peng Jia则来自理想汽车，其中Kun Zhan是理想汽车高级研发工程师，Peng Jia是AI基础设施高级总监。
作者还包括理想汽车自动驾驶副总裁郎咸朋，拥有中科大博士学位。
他曾在中国自动驾驶黄埔军校百度Apollo工作过，2018年入职理想汽车，2020年升任理想汽车副总裁，一直负责理想汽车自动驾驶业务。
本文的通讯作者是赵行，目前是清华叉院的助理教授，以及MARS实验室首席研究员。
赵行拥有麻省理工博士学位，师从计算机视觉大牛Antonio Torralba。来清华大学之前曾就职于美国自动驾驶巨头之一的Waymo，担任研究科学家，在谷歌学术上被引次数达到16804次。
在他们的共同努力之下，端到端、能理解城市道路中复杂的长尾场景的自动驾驶系统DriveVLM就此诞生。
随着AIGC产业的浪潮，大模型在车圈智能化下半场的竞争中，参与度越来越高。
从端侧来划分，应用于自动驾驶的大模型可以分为云端大模型和车端大模型两类。
比如毫末智行的雪湖·海若DriveGPT、华为盘古大模型、百度文心大模型，就是部署在云端，可以在场景生成、数据标注等方面，训练和优化自动驾驶系统的感知和决策能力。
在车端，现在已经成为行业标配的“BEV+Transformer”，则是主要用于优化车端系统的感知能力。
还有可以应用在车端的感知决策一体化的端到端大模型，比如特斯拉FSD V12、商汤等联合推出的UniAD，以及本文的DriveVLM。
大模型在AI行业带来的变革有目共睹，对于细分自动驾驶赛道来说，在大模型的帮助下，相信距离落地完全自动驾驶的那一天，也不远了。
项目主页：https://tsinghua-mars-lab.github.io/DriveVLM/
论文传送门：https://arxiv.org/pdf/2402.12289.pdf
下载ECAD模型
