論文の概要: DriveVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12289v5
• Date: Tue, 25 Jun 2024 17:55:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 20:28:47.647952
• Title: DriveVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: DriveVLM: 自律走行と大規模ビジョンランゲージモデルの収束性
• Authors: Xiaoyu Tian, Junru Gu, Bailin Li, Yicheng Liu, Yang Wang, Zhiyong Zhao, Kun Zhan, Peng Jia, Xianpeng Lang, Hang Zhao,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)を活用した自律運転システムDriveVLMを紹介する。 DriveVLMは、シーン記述、シーン分析、階層計画のための推論モジュールのユニークな組み合わせを統合している。 本稿では,DriveVLMの強みを従来の自律走行パイプラインと相乗化するハイブリッドシステムであるDriveVLM-Dualを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.552397390480525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A primary hurdle of autonomous driving in urban environments is understanding complex and long-tail scenarios, such as challenging road conditions and delicate human behaviors. We introduce DriveVLM, an autonomous driving system leveraging Vision-Language Models (VLMs) for enhanced scene understanding and planning capabilities. DriveVLM integrates a unique combination of reasoning modules for scene description, scene analysis, and hierarchical planning. Furthermore, recognizing the limitations of VLMs in spatial reasoning and heavy computational requirements, we propose DriveVLM-Dual, a hybrid system that synergizes the strengths of DriveVLM with the traditional autonomous driving pipeline. Experiments on both the nuScenes dataset and our SUP-AD dataset demonstrate the efficacy of DriveVLM and DriveVLM-Dual in handling complex and unpredictable driving conditions. Finally, we deploy the DriveVLM-Dual on a production vehicle, verifying it is effective in real-world autonomous driving environments.
• Abstract（参考訳）: 都市環境における自律運転の主なハードルは、困難な道路条件や繊細な人間の行動など、複雑で長い尾のシナリオを理解することである。 本稿では,視覚言語モデル(VLM)を活用した自律走行システムであるDriveVLMを紹介した。 DriveVLMは、シーン記述、シーン分析、階層計画のための推論モジュールのユニークな組み合わせを統合している。 さらに,空間的推論におけるVLMの限界を認識し,従来の自律走行パイプラインとDriveVLMの強みを相乗化するハイブリッドシステムであるDriveVLM-Dualを提案する。 nuScenesデータセットとSUP-ADデータセットの両方の実験は、複雑で予測不能な運転条件に対するDriveVLMとDriveVLM-Dualの有効性を示した。 最後に、実車にDriveVLM-Dualを配備し、実際の自動運転環境で有効であることを検証した。

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