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首页科技周边人工智能大模型「上车」关键一步:全球首个语言+自动驾驶开源数据集来了

DriveLM是一个基于语言的驱动项目,它包含一个数据集和一个模型。通过DriveLM,我们介绍了自动驾驶(AD)中大型语言模型的推理能力,以做出决策并确保可解释的规划。

在DriveLM的数据集中,我们将人工书写的推理逻辑作为连接,以促进感知、预测和规划(P3)。在我们的模型中,我们提出了一个具备思维图能力的AD视觉语言模型,以产生更优质的规划结果。目前,我们已经发布了数据集的演示版本,完整的数据集和模型将在未来发布

项目链接:https://github.com/OpenDriveLab/DriveLM 需要重写的内容是:项目链接:https://github.com/OpenDriveLab/DriveLM

大模型「上车」关键一步:全球首个语言+自动驾驶开源数据集来了

大模型「上车」关键一步:全球首个语言+自动驾驶开源数据集来了

What is Graph-of-Thoughts in AD?

数据集最令人兴奋的方面是,P3中的问答(QA)以图形风格的结构连接,QA对作为每个节点,对象的关系作为边。

相较于纯语言的思维树或思维图,我们更倾向于多模态。在AD域中,我们之所以这样做,是因为每个阶段都定义了AD任务,从原始传感器输入到最终控制动作

大模型「上车」关键一步:全球首个语言+自动驾驶开源数据集来了

大模型「上车」关键一步:全球首个语言+自动驾驶开源数据集来了

DriveLM数据集中包含什么?

基于主流的nuScenes数据集构建我们的数据集。DriveLM最核心的元素是基于帧的P3 QA。感知问题需要模型识别场景中的对象。预测问题要求模型预测场景中重要对象的未来状态。规划问题促使模型给出合理的规划行动,避免危险的行动。

标定过程如何?

  1. 关键帧选择。给定一个剪辑中的所有帧,注释器将选择需要注释的关键帧。标准是,这些框架应该涉及自车运动状态的变化(变道、突然停车、停车后启动等)。
  2. 关键对象选择。给定关键帧,注释器需要拾取周围六个图像中的关键对象。标准是这些物体应该能够影响自车(交通信号灯、过街行人、其他车辆)
  3. 问答注释。给定这些关键对象,我们会自动生成关于感知、预测和规划的单个或多个对象的问题。更多细节可以在我们的演示数据中找到。

以上是大模型「上车」关键一步:全球首个语言+自动驾驶开源数据集来了的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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