自动驾驶大模型论文调研与简述

最近关于大模型(LLMs, VLM)与自动驾驶相关文献调研与汇总：

适合用于什么任务？答：目前基本上场景理解、轨迹预测、行为决策、运动规划、端到端控制都有在做。

大家都怎么做的？

1. 对于规控任务，LLM型基本是调用+Prompt设计，集中在输入和输出设计，如输入有 1.2 DiLu这种拼memory的，输出有1.1 LanguageMPC这种做cost function的，训练和微调的有1.3 Wayve的工作；有做开环的1.3，也有闭环的1.1 和1.2。目前仿真器和数据都未有统一的benchmark。

2. 对于场景理解任务，大多数都在构建QA类型的数据集，常用数据集为nuScenes。

一、自动驾驶决策/规划任务：

1. 1 LanguageMPC: Large Language Models As Decision Makers For Autonomous Driving， 10.4

动机：学习型决策系统缺乏 理解、泛化和可解释性，LLM具备推理和泛化能力，如何作为决策器与下游控制器结合？Language-action对齐到了MPC的cost function。

方案：

LLM的任务1) 选择关键交互车辆 2)评估当前驾驶情况 3) 提供决策动作引导。下游控制器采用了MPC controller，Language-action的输出为 observation matrix, weight matrix, and action bias，前者对应的是关键交互车辆，后两者对应MPC中Cost function的参数项。

对于上述3步所设计的prompts

实验环境：CARLA路口、环岛等。调用GPT3.5，定义输出action，输入非视觉可理解为将原先vector输入语言化。

1.2. DiLu: A Knowledge-Driven Approach to Autonomous Driving with Large Language Models, 9.28

动机：用LLM增强agent的泛化和可解释性。这篇文章的创新在于memory module的引入，是7月份Drive Like a Human的改进版，值得一看。

框架：用GPT3.5作为推理输出模块，用GPT4作为reflection模块。所有模块非fine-tuning，而是输入adaption

有意思的结论：LLM cannot directly perform the closed-loop driving tasks without any adaptation. 通过记忆模块消融分析得到。

实验环境：HighwayEnv，闭环；加速，保持，跟车，换道等高层行为，没说decision decoder是什么，如何映射的高层行为到底层控制。对比基线为 RL。

1.3 Driving with LLMs: Fusing Object-Level Vector Modality for Explainable Autonomous Driving，10.3 Wayve

动机：OOD的推理和可解释能力；对于目标级输入构建LLM的预训练和微调方法，开放驾驶QA数据和评估基线。还有一个相关blog: LINGO-1: Exploring Natural Language for Autonomous Driving

方法：action teacher：RL teacher；QA teacher：GPT teacher；

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一个结构化的语言生成器(lanGen)：基于数值向量来产生prompt模版；使用RL产生专家动作O_{rl}，100k问答数据从仿真器收集 （包括表征学习，推理任务：action预测，attention预测）

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驾驶问答数据标注：使用ChatGPT来自动产生问答数据, 10k

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训练过程：第一阶段 训练vectorformer，输入为高维的vector向量信息 第二阶段：利用QA问答数据来finetuning LLaMA-7b

实验：在1000个不同驾驶场景中评估，指标为感知和预测精度；在开放世界场景中评估，通过ChatGPT来评估得分。要求20GB显存来评估，40GB显存来训练。

1.4 GPT-DRIVER: LEARNING TO DRIVE WITH GPT，10.2

动机：推理能力和泛化

方法：1. planner inputs and outputs as language tokens 2. a novel prompting-reasoning-finetuning strategy

输入语言token化，使用的UniAD的感知和预测结构，输出思维链与上一篇类似，LLM先输出关键交互车、再判断行为决策动作，最后输出轨迹。对chatGPT做了fine-tuning

实验环境：NuScenes，开环，对比UniAD

1.5 Drive as You Speak: Enabling Human-Like Interaction with Large Language Models in Autonomous Vehicles，9.19

动机：LLM赋能

• Language Interaction

• Contextual Understanding and Reasoning

• Zero-Shot Planning

• Continuous Learning and Personalization

• Transparency and Trust

方案：更多探索人机协同，驾驶员给予指令，LLM ChatGPT 4获取感知结果，输出决策行为。没有给实验，只给了上图的case。

1.6 Receive, Reason, and React: Drive as You Say with Large Language Models in Autonomous Vehicles, 10.12

同1.5，进一步分析了ICL，CoT，Personalization方面的能力。

1.7 A Language Agent for Autonomous Driving， 11.17 （单位有Nvidia）

动机：用Agent框架重塑自动驾驶系统，Agent Driver，三个重要组件：tool library；cognitive memory；reasoning engine；

方法：输入为sensory data；输出为轨迹；

Tools：抽象不同网络输出并转化为text文本，即LLM调用tools来收集文本形式的环境信息；tool库是4类神经网络模型 检测（产生检测结果）、预测（产生预测结果）、占据栅格、地图，但模型产生的信息过于冗余，LLM-based tools目的是为了从冗余的信息中提取到必要的环境信息。

Cognitive memory：基于环境信息query来搜索traffic rules （纯文本形式；可以认为是考驾照科目1的学习材料） 和 similar past experience（环境信息和decision）；past experience记忆搜索形式：vector-space KNN + LLM-based fuzzy search

Reasoning：LLM-based CoT作为推理引擎，最终输出轨迹，形式如GPT-Driver，自我反思部分基于碰撞检测和优化方法；如果碰撞检测到危险，会利用优化cost function形式将LLM 产生的轨迹进行优化；

实验还是在Nusenses数据集上的开环评测，对标的是UniAD和GPT-Driver，消融分析了ICL和fine-tuning的性能差异，结论是ICL是首选。

1.8 A Multi-Task Decision-Making GPT Model for Autonomous Driving at Unsignalized Intersections 6.30

不是大模型，trained PPO作为teacher，收集多任务教师数据用的 decision Transformer训多任务策略。没太多可看的。

二、 轨迹预测

2.1 Can you text what is happening? Integrating pre-trained language encoders into trajectory prediction models for autonomous driving，9.13 Bosch

动机：可以将LLM看作foundation model，集成视觉特征和文本特征，进行轨迹预测获得最好效果

方案：由于GPT系列难以得到中间feature，对于文本使用的是DistilBert，对于BEV使用了BEiT作为encoder，

2.2 MotionLM: Multi-Agent Motion Forecasting as Language Modeling, ICCV, 2023, Waymo

动机：autoregressive language models作为多智能体轨迹预测模型，在waymo交互预测任务取得SoTA

方案：使用的是LLM类似的自回归transformer decoder，但chatGPT本身没有太大联系。可以同时decoder多个智能体，不开源，

三、端到端控制任务：

3.1 DRIVEGPT4: INTERPRETABLE END-TO-END AUTONOMOUS DRIVING VIA LARGE LANGUAGE MODEL，10.2

动机：可解释性、泛化性。同时多模态大模型还可处理图像和视频数据；可解释性端到端模型，用黑盒解释黑盒，具备了人机交互层面的可解释性。

数据集生成：在BDDK的16k固定问答数据上，用chatGPT产生了新的12k问答数据

模型训练：使用Valley将video token转化为语言token，LLM使用了LLaMA 2；预训练阶段只训练video tokenizer；fine-tuning阶段LLM和video tokenizer在29k数据上一起微调，同时为了保障它的问答能力，还在80k的问答数据上一起微调

实验环境：开环，视觉输入，BDD-K，对比基线为ADAPT，metric：使用了ChatGPT打分。

3.2 ADAPT: Action-aware Driving Caption Transformer，ICRA，2023，开源代码，中文解读

动机：端到端模型的可解释性

方法：连续多帧图像输入，预训练的video swin transformer 得到video tokens，预测控制信号和文本输出。

实验环境：开环，BDD-K，具体见中文解读。

四、多视角视觉输入场景理解：

4.1 Language Prompt for Autonomous Driving，9.8

动机：缺少多视角输入的language prompt-instance 数据

方案：第1步：3D目标检测，目标包括4类属性 color，class，action，location, 手工标注13k目标；第2步：属性与或非操作的组合；第3步：让GPT3.5产生描述的language prompt，35k. 基于nuScenes数据集。

基于此数据集，做了prompt输入的多目标跟踪任务。整体效果为：利用视觉和language prompt，可以检测和跟踪多视角连续帧输入的目标。

4.2 3D DENSE CAPTIONING BEYOND NOUNS: A MIDDLE-WARE FOR AUTONOMOUS DRIVING

动机：目前缺少衔接 感知和规划的3D场景理解的LLM数据集，3D dense captioning

方案：3D目标属性：Appearance Direction Distance Motion Road Map

4.3 Talk2BEV: Language-enhanced Bird’s-eye View Maps for Autonomous Driving

与3.2类似，是对BEV input做了语言prompt.

4.4 DriveLM: Drive on Language， OpenDriveLab

LLM将用于感知、预测和规划任务，graph of thouht. 相比于3.2，多做了预测和规划。在nuScenes上360k annotated QA pairs。目前只开源了demo样例。

4.5 HiLM-D: Towards High-Resolution Understanding in Multimodal Large Language Models for Autonomous Driving，9.11

动机：对于非高清图片，目前预训练的多模态大模型往往会漏掉小目标、过分关注大目标(由于预训练数据为低分辨率图片)。本文感知关注的是关键风险目标，还输出预测和主车决策建议，

动机图

方案：提出了用高清图片分支辅助低分辨率分支，在23年CVPR的DRAMA数据集上进行了实验，包括关键风险目标的检测、预测目标意图和给出驾驶建议。

五、场景或数据生成

5.1 Language-Guided Traffic Simulation via Scene-Level Diffusion，Nvidia，CoRL， 2023

动机：基于语言表述生成openscenarios格式的场景

方案：利用GPT4产生引导loss，引导扩散模型来产生指定场景

5.2 SurrealDriver: Designing Generative Driver Agent Simulation Framework in Urban Contexts based on Large Language Model，9.22

驾驶场景的可控生成，将会成为LLM的潜力方向。

5.3 WEDGE: A multi-weather autonomous driving dataset built from generative vision-language models，2023， CVPR workshop

动机：缓解OOD问题，利用DALL-E生成增广图片数据