OpenEMMA: 基于多模态大语言模型的端到端开源自动驾驶框架
创新点
OpenEMMA 将前置摄像头图像和车辆历史文本状态作为输入。驾驶任务被构建为视觉问答（VQA）问题，利用思维链推理来指导模型生成关键物体的详细描述、行为洞察和元驾驶决策。这些决策由模型直接推断得出，为生成路径点提供了必要的上下文。为了减轻多模态大语言模型在目标检测任务中已知的局限性，OpenEMMA 集成了经过微调的 YOLO 版本，该版本针对自动驾驶场景中的 3D 边界框预测进行了专门优化，显著提高了检测精度。此外，通过利用多模态大语言模型预先存在的世界知识，OpenEMMA 可以为场景理解等感知任务生成可解释、人类可读的输出，从而提高了透明度和可用性
方法
它以车辆历史驾驶状态 T 和视觉驾驶场景 I 为输入，预测未来轨迹 P，并检测交通参与者
为了可解释化：生成两个中间表示：速度向量S，表示车辆速度大小
曲率向量k,表示车辆的转向率
速度表示踩油门的程度，而曲率表示转动方向盘的幅度
然后利用公式计算出下一个轨迹坐标
阶段1
将驾驶场景的前置摄像头图像和本车过去 5 秒的历史数据（速度和曲率）作为预训练多模态大语言模型的输入
设计特定任务的提示，引导多模态大语言模型对当前本车驾驶场景进行全面推理：
1.意图指令：根据当前场景明确本车的预期动作，例如是继续沿着车道左转、右转还是直行。此外，它还指定车辆是应保持当前速度、减速还是加速。
2.场景描述：根据交通信号灯、其他车辆或行人的运动以及车道标记，对驾驶场景进行简洁描述
3.主要物体：识别本车驾驶员应注意的道路使用者，在驾驶场景图像中指定它们的位置。对于每个道路使用者，简要描述其当前动作，并解释其存在对本车决策过程的重要性
阶段2
预测：通过结合思维链推理过程和本车历史状态，促使多模态大语言模型生成未来 T 秒的速度S和曲率C，然后对这些预测进行积分，计算最终轨迹T
视觉专家增强的目标检测
现成的预训练多模态大语言模型由于空间推理能力的限制，难以实现高质量的检测。为了克服这一挑战，在不额外微调多模态大语言模型的情况下实现高检测精度，我们将一个外部的视觉专业模型集成到 OpenEMMA 中，有效地解决了检测任务
相当于原有大模型+yolo3d
OpenEMMA 专门使用前置摄像头进行目标检测，并处理单帧数据，而不是连续的帧序列。这将任务置于基于单目摄像头的 3D 目标检测范畴内，选择的YOLO3D34
yolo
YOLO3D 是一种两阶段的 3D 目标检测方法，它强制实施 2D - 3D 边界框一致性约束。具体来说，它假设每个 3D 边界框都紧密包含在其相应的 2D 边界框内。该方法首先预测 2D 边界框，然后估计每个检测到的物体的 3D 尺寸和局部方向。3D 边界框的七个参数 —— 中心位置 tx、ty、tz，尺寸 dx、dy、dz 以及偏航角 θ—— 是基于 2D 边界框和 3D 估计联合计算得出的