自动驾驶模型图（自动驾驶模型图片）

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本文目录一览：

• 1、OpenDriveVLA:通过大型视觉-语言-动作模型实现端到端自动驾驶
• 2、...BEV潜在空间构建多模态世界模型,全面理解自动驾驶~
• 3、DIPP模型的总结【上】

OpenDriveVLA:通过大型视觉-语言-动作模型实现端到端自动驾驶

1、OpenDriveVLA是一种专为端到端自动驾驶设计的视觉-语言-动作（VLA）模型，它基于开源预训练的大型视觉-语言模型（VLM），以3D环境感知、自车状态和驾驶员命令为条件，生成可靠的驾驶动作。

2、OpenDriveLab团队通过Openpilot项目将端到端模型应用于实际驾驶辅助。实现了L2级别的自动驾驶功能，展示了端到端自动驾驶方案的工程落地潜力。

3、此外，OpenDriveLab还提出了ST-P3，一个基于视觉的可解释端到端系统，通过时空特征学习改进感知、预测和规划。在工程落地方面，他们通过Openpilot项目将端到端模型应用于实际驾驶辅助，实现了L2级别的自动驾驶功能。

...BEV潜在空间构建多模态世界模型,全面理解自动驾驶~

BEV的空间表达可以便捷地对齐多模态数据，提升多模态数据的生成一致性。同时，BEV表征可以自然地与端到端自动驾驶模型相结合，作为其辅助任务或预训练模型使用。该方法主要由两部分组成：多模态tokenizer和潜在BEV序列扩散模型。多模态tokenizer将原始多模态传感器数据压缩成一个统一的BEV潜在空间。

近期研究《BEVWorld： A Multimodal World Model for Autonomous Driving via Unified BEV Latent Space》中，提出了一种创新方法，通过统一的鸟瞰图（BEV）潜在空间整合多模态传感器输入，构建世界模型，提升多模态数据的一致性与端到端自动驾驶模型的结合。

BEVWorld是一个通过统一的BEV潜在空间构建多模态世界模型的方法，用于全面理解自动驾驶。以下是关于BEVWorld的详细解核心思想：BEVWorld通过统一的鸟瞰图潜在空间整合多模态传感器输入，如图像、点云等，进而构建世界模型。

全局视角与空间理解能力：BEV视角带来了全局性的环境感知能力，减少车辆周围盲区。Transformer的自注意力机制增强了系统的空间理解能力，在BEV特征图中识别出场景内物体的长距离关系。多模态数据的统一融合：能够在统一的特征图中处理多传感器信息，提升感知的精度。

自动驾驶技术中，感知任务需要同时处理3D目标检测与基于BEV空间的语义分割。传统方法基于Transformer的多模态融合算法采用交叉注意力机制，适合3D目标检测，但在基于BEV的语义分割上表现不佳。DifFUSER算法利用生成模型的强大性能，提出多模态融合感知算法，实现了多传感器融合与去噪。

DIPP模型的总结【上】

1、DIPP模型的总结【上】DIPP模型（Driver Imitation Prediction and Planning）是一种创新的自动驾驶决策与规划模型，旨在解决当前自动驾驶系统中预测与规划分离、成本函数难以制定和调整的问题。

2、总结 DIPP模型是一种基于可学习损失函数的自动驾驶预测决策一体化模型。该模型通过一体化处理预测和规划过程，并采用可学习的损失函数来优化规划轨迹，提高了自动驾驶系统的整体性能。未来，随着自动驾驶技术的不断发展，DIPP模型有望在实际应用中发挥更大的作用。

3、总结，DIPP模型的出现不仅解决了自动驾驶系统中预测与规划的集成问题，还引入了可学习的损失函数，使得决策过程更为智能和精确。通过这种方式，DIPP模型有望在提升自动驾驶系统的整体性能和安全性方面发挥重要作用。

4、核心理念：预测与规划的无缝集成：DIPP模型认识到预测和规划在自动驾驶系统中的相互依赖关系，将它们视为一个整体进行处理。可学习的损失函数：通过引入可学习的损失函数，DIPP模型能够从数据中学习优化目标，从而更准确地反映自动驾驶系统的实际需求。

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