Prospective Role of Foundation Models in Advancing Autonomous Vehicles

📄 arXiv: 2405.02288v2 📥 PDF

作者: Jianhua Wu, Bingzhao Gao, Jincheng Gao, Jianhao Yu, Hongqing Chu, Qiankun Yu, Xun Gong, Yi Chang, H. Eric Tseng, Hong Chen, Jie Chen

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-12-08 (更新: 2024-05-17)

备注: 45 pages,8 figures

💡 一句话要点

探讨Foundation Model在提升自动驾驶场景理解与安全性的潜在作用

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 Foundation Model 长尾分布 场景理解 数据增强

📋 核心要点

  1. 自动驾驶面临长尾分布问题，即罕见但关键的场景数据不足，影响系统安全性和可靠性。
  2. 利用大规模Foundation Model（FM）的强大能力，提升自动驾驶系统的场景理解、推理和数据增强能力。
  3. FM通过预训练和自监督学习，能够理解驾驶场景，生成合理环境，从而改善行为预测和策略训练。

📝 摘要（中文）

随着人工智能和深度学习的突破，大规模Foundation Model（FM），如GPT、Sora等，在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了显著成果。FM在自动驾驶中的应用前景广阔，例如，它们有助于增强场景理解和推理。通过在丰富的语言和视觉数据上进行预训练，FM可以理解和解释驾驶场景中的各种元素，并提供认知推理，为驾驶决策和规划提供语言和行动指令。此外，FM可以基于对驾驶场景的理解来增强数据，提供在日常驾驶和数据采集中不太可能遇到的长尾分布中的罕见场景。这种增强可以提高自动驾驶系统的准确性和可靠性。FM应用潜力的另一个证明是World Model，例如DREAMER系列，它展示了理解物理定律和动态的能力。通过在自监督学习范式下从海量数据中学习，World Model可以生成未见过的但合理的驾驶环境，从而促进道路使用者行为预测和驾驶策略的离线训练。本文综述了FM在自动驾驶中的应用和未来趋势。通过利用FM的强大功能，我们努力解决自动驾驶中长尾分布可能带来的问题，从而提高该领域的整体安全性。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶系统在实际应用中面临着长尾分布问题，即在海量数据中，罕见但至关重要的场景（如极端天气、突发事件等）出现频率极低，导致模型难以充分学习和泛化，从而影响自动驾驶的安全性和可靠性。现有方法难以有效解决这些长尾场景的数据稀疏问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大规模Foundation Model（FM）强大的表征学习和生成能力，通过预训练和自监督学习，使模型能够理解驾驶场景的语义信息和物理规律，从而进行数据增强和行为预测，解决长尾分布带来的挑战。FM能够从海量数据中学习到通用的知识表示，并将其迁移到自动驾驶任务中。

技术框架：论文主要探讨了FM在自动驾驶中的应用，并未提出一个完整的技术框架，而是从多个角度分析了FM的潜力。其中包括：1) 利用FM进行场景理解和推理，为驾驶决策提供支持；2) 利用FM进行数据增强，生成罕见场景数据，解决长尾分布问题；3) 利用World Model学习物理规律和动态，进行行为预测和策略训练。这些应用可以集成到现有的自动驾驶系统中，提升其性能。

关键创新：本文的关键创新在于提出了将大规模Foundation Model应用于自动驾驶领域，以解决长尾分布问题的思路。与传统的基于规则或手工特征的方法不同，FM能够从海量数据中自动学习到驾驶场景的复杂特征和关系，从而提高系统的泛化能力和鲁棒性。此外，利用World Model进行环境生成和行为预测也是一个重要的创新点。

关键设计：论文主要探讨了FM的应用前景，并未涉及具体的模型设计细节。然而，可以推断，关键设计可能包括：1) 如何选择合适的预训练数据和目标，以提高FM在自动驾驶场景中的适应性；2) 如何设计有效的损失函数，以鼓励FM学习到场景的语义信息和物理规律；3) 如何将FM与其他自动驾驶模块（如感知、规划、控制）进行集成，以实现端到端的自动驾驶。

📊 实验亮点

论文重点在于对Foundation Model在自动驾驶领域应用前景的展望，并未提供具体的实验结果。其亮点在于提出了利用FM解决自动驾驶长尾问题的思路，并分析了FM在场景理解、数据增强和行为预测等方面的潜力。未来的研究可以围绕如何将FM与现有自动驾驶系统有效集成，并进行实验验证展开。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升自动驾驶系统的安全性、可靠性和泛化能力。通过增强对罕见场景的理解和处理能力，自动驾驶汽车能够更好地应对复杂和突发情况，减少事故风险。此外，该研究还有助于加速自动驾驶技术的商业化落地，推动智能交通的发展。

📄 摘要（原文）

With the development of artificial intelligence and breakthroughs in deep learning, large-scale Foundation Models (FMs), such as GPT, Sora, etc., have achieved remarkable results in many fields including natural language processing and computer vision. The application of FMs in autonomous driving holds considerable promise. For example, they can contribute to enhancing scene understanding and reasoning. By pre-training on rich linguistic and visual data, FMs can understand and interpret various elements in a driving scene, and provide cognitive reasoning to give linguistic and action instructions for driving decisions and planning. Furthermore, FMs can augment data based on the understanding of driving scenarios to provide feasible scenes of those rare occurrences in the long tail distribution that are unlikely to be encountered during routine driving and data collection. The enhancement can subsequently lead to improvement in the accuracy and reliability of autonomous driving systems. Another testament to the potential of FMs' applications lies in World Models, exemplified by the DREAMER series, which showcases the ability to comprehend physical laws and dynamics. Learning from massive data under the paradigm of self-supervised learning, World Model can generate unseen yet plausible driving environments, facilitating the enhancement in the prediction of road users' behaviors and the off-line training of driving strategies. In this paper, we synthesize the applications and future trends of FMs in autonomous driving. By utilizing the powerful capabilities of FMs, we strive to tackle the potential issues stemming from the long-tail distribution in autonomous driving, consequently advancing overall safety in this domain.