MMDrive: Interactive Scene Understanding Beyond Vision with Multi-representational Fusion

📄 arXiv: 2512.13177v2 📥 PDF

作者: Minghui Hou, Wei-Hsing Huang, Shaofeng Liang, Daizong Liu, Tai-Hao Wen, Gang Wang, Runwei Guan, Weiping Ding

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-12-15 (更新: 2025-12-16)

💡 一句话要点

MMDrive：提出多模态融合的交互式场景理解框架，超越视觉局限

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 自动驾驶 多模态融合 视觉-语言模型 场景理解 跨模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型受限于2D图像理解，缺乏3D空间感知和深度语义融合能力，导致在复杂自动驾驶环境中表现欠佳。
  2. MMDrive通过融合占用栅格地图、激光雷达点云和文本描述，并引入自适应跨模态融合和关键信息提取机制，实现3D场景理解。
  3. 实验表明，MMDrive在DriveLM和NuScenes-QA基准上显著优于现有视觉-语言模型，为自动驾驶场景理解提供了新思路。

📝 摘要（中文）

本文提出了MMDrive，一个多模态视觉-语言模型框架，旨在将传统的2D图像理解扩展到广义的3D场景理解。MMDrive融合了占用栅格地图、激光雷达点云和文本场景描述三种互补模态的信息。为此，论文引入了两个新颖的组件，用于自适应跨模态融合和关键信息提取。具体来说，面向文本的多模态调节器根据问题中的语义线索动态地加权每个模态的贡献，从而指导上下文感知的特征集成。跨模态抽象器采用可学习的抽象token来生成紧凑的跨模态摘要，突出显示关键区域和重要语义。在DriveLM和NuScenes-QA基准上的综合评估表明，MMDrive在自动驾驶的视觉-语言模型方面取得了显著的性能提升，在DriveLM上BLEU-4得分为54.56，METEOR得分为41.78，在NuScenes-QA上的准确率得分为62.7%。MMDrive有效地打破了传统仅依赖图像理解的障碍，实现了复杂驾驶环境中强大的多模态推理，并为可解释的自动驾驶场景理解提供了新的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型主要依赖2D图像进行场景理解，无法充分利用3D空间信息和多模态数据，导致在复杂自动驾驶场景中推理能力受限。痛点在于缺乏有效的跨模态融合机制，无法将不同模态的信息进行深度整合和利用。

核心思路：MMDrive的核心思路是将传统的2D图像理解扩展到3D场景理解，通过融合多种模态的信息（占用栅格地图、激光雷达点云和文本描述）来提升模型对复杂场景的感知和推理能力。这样设计的目的是为了弥补单一视觉模态的局限性，充分利用不同模态的互补信息。

技术框架：MMDrive的整体架构包含以下主要模块：1) 多模态数据输入模块，负责接收和处理来自不同传感器的数据；2) 特征提取模块，用于提取各个模态的特征表示；3) 面向文本的多模态调节器（Text-oriented Multimodal Modulator），根据文本问题的语义动态调整各模态的权重；4) 跨模态抽象器（Cross-Modal Abstractor），生成紧凑的跨模态摘要；5) 推理模块，基于融合后的特征进行场景理解和问题回答。

关键创新：MMDrive最重要的技术创新点在于其自适应跨模态融合机制，即面向文本的多模态调节器和跨模态抽象器。面向文本的多模态调节器能够根据问题的语义动态地调整不同模态的贡献，从而实现上下文感知的特征集成。跨模态抽象器则通过可学习的抽象token生成紧凑的跨模态摘要，突出关键区域和重要语义。与现有方法相比，MMDrive能够更有效地利用多模态信息，提升场景理解的准确性和鲁棒性。

关键设计：面向文本的多模态调节器通过注意力机制实现，根据文本问题的嵌入向量动态计算各模态的权重。跨模态抽象器使用Transformer结构，将不同模态的特征作为输入，通过自注意力机制学习抽象token，生成跨模态摘要。损失函数方面，可能采用了交叉熵损失或类似的损失函数来优化模型的性能。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

MMDrive在DriveLM基准上取得了显著的性能提升，BLEU-4得分达到54.56，METEOR得分达到41.78。在NuScenes-QA基准上，MMDrive的准确率达到62.7%。这些结果表明，MMDrive在多模态场景理解方面优于现有的视觉-语言模型，能够更准确地理解和推理复杂的自动驾驶场景。

🎯 应用场景

MMDrive的研究成果可广泛应用于自动驾驶领域，提升车辆对复杂交通场景的理解和决策能力。此外，该框架也可扩展到其他需要多模态信息融合的场景，如机器人导航、智能监控和虚拟现实等，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Vision-language models enable the understanding and reasoning of complex traffic scenarios through multi-source information fusion, establishing it as a core technology for autonomous driving. However, existing vision-language models are constrained by the image understanding paradigm in 2D plane, which restricts their capability to perceive 3D spatial information and perform deep semantic fusion, resulting in suboptimal performance in complex autonomous driving environments. This study proposes MMDrive, an multimodal vision-language model framework that extends traditional image understanding to a generalized 3D scene understanding framework. MMDrive incorporates three complementary modalities, including occupancy maps, LiDAR point clouds, and textual scene descriptions. To this end, it introduces two novel components for adaptive cross-modal fusion and key information extraction. Specifically, the Text-oriented Multimodal Modulator dynamically weights the contributions of each modality based on the semantic cues in the question, guiding context-aware feature integration. The Cross-Modal Abstractor employs learnable abstract tokens to generate compact, cross-modal summaries that highlight key regions and essential semantics. Comprehensive evaluations on the DriveLM and NuScenes-QA benchmarks demonstrate that MMDrive achieves significant performance gains over existing vision-language models for autonomous driving, with a BLEU-4 score of 54.56 and METEOR of 41.78 on DriveLM, and an accuracy score of 62.7% on NuScenes-QA. MMDrive effectively breaks the traditional image-only understanding barrier, enabling robust multimodal reasoning in complex driving environments and providing a new foundation for interpretable autonomous driving scene understanding.