TGRIP: A Text-Guided Approach to Vehicle Instance Prediction in Autonomous Driving
作者: Miguel Antunes-García, Santiago Montiel-Marín, Fabio Sánchez-García, Rodrigo Gutiérrez-Moreno, Rafael Barea, Luis M. Bergasa
分类: cs.CV
发布日期: 2026-07-06
备注: 11 pages, 5 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出TGRIP以解决自动驾驶中车辆实例预测的语义不足问题
🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动驾驶 实例预测 语义增强 鸟瞰视角 视觉-语言模型 复杂场景 时序预测
📋 核心要点
- 现有方法主要依赖几何监督，缺乏对场景代理的语义理解，导致在复杂场景中的预测能力不足。
- TGRIP通过引入文本引导的语义先验，利用视觉-语言基础模型生成密集的语义增强BEV地图，提升了实例预测的准确性。
- 实验结果显示，TGRIP在nuScenes数据集上超越了现有模型，证明了语义增强在运动预测中的重要性。
📝 摘要（中文）
鸟瞰视角（BEV）端到端实例预测已成为自动驾驶感知的强大范式，有效缓解了传统模块化管道中的误差传播。然而，现有的最先进方法主要依赖几何监督，如占用回归和光流，未能充分考虑场景代理的语义特征。这种缺乏显式语义意识的现象限制了模型在复杂场景中解决歧义的能力，尤其是在物体特定行为对准确预测至关重要的情况下（如超车、交叉口）。本文提出了文本引导的实例预测表示（TGRIP），通过将丰富的语义先验注入实例预测环节，填补了这一空白。实验结果表明，TGRIP在nuScenes数据集上超越了现有的最先进模型，验证了语义增强是实现稳健端到端运动预测的基本要素。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有自动驾驶车辆实例预测方法中缺乏语义理解的问题。现有方法主要依赖几何信息，未能有效处理复杂场景中的歧义，限制了预测的准确性。
核心思路：TGRIP的核心思想是通过引入文本引导的语义先验，利用视觉-语言模型生成语义增强的BEV地图，从而提升实例预测的语义理解能力和时序一致性。
技术框架：TGRIP采用教师-学生管道，教师模型生成密集的语义BEV地图，学生模型则在此基础上进行训练。整体流程包括多摄像头图像输入、语义地图生成和实例预测三个主要阶段。
关键创新：TGRIP首次将语义引导与未来实例预测的时序任务相结合，填补了现有方法在语义理解上的空白，显著提升了模型的预测能力。
关键设计：在设计中，TGRIP使用了特定的损失函数来平衡几何一致性和语义区分性，并优化了网络结构以适应多模态输入，确保模型能够有效学习时空特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TGRIP在nuScenes数据集上取得了显著的性能提升，相较于现有最先进模型，准确率提高了X%（具体数据未知），验证了语义增强在运动预测中的关键作用。
🎯 应用场景
该研究在自动驾驶领域具有广泛的应用潜力，特别是在复杂交通场景下的车辆行为预测。通过提升模型的语义理解能力，TGRIP能够更好地应对超车、交叉口等复杂情况，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。未来，该方法还可以扩展到其他智能交通系统和机器人导航等领域。
📄 摘要（原文）
Bird's-Eye View (BEV) end-to-end instance prediction has emerged as a robust paradigm for autonomous driving perception, effectively mitigating the error propagation inherent in traditional modular pipelines. However, current state-of-the-art approaches rely predominantly on geometric supervision, such as occupancy regression and optical flow, effectively treating scene agents as generic moving obstacles. This absence of explicit semantic awareness imposes limitations on the capacity of the model to solve ambiguities in complex scenarios, particularly those where object-specific behavior is essential for accurate forecasting (e.g. overtaking, intersections). In this paper, we introduce Text-Guided Representation for Instance Prediction (TGRIP), a novel framework that bridges this gap by injecting rich semantic priors into the instance prediction loop. The proposed teacher-student pipeline employs Vision-Language Foundation Models to generate dense, semantic-enhanced BEV maps from multi-camera images. These maps serve as auxiliary supervision during training, guiding the network to learn spatio-temporal representations that are not only geometrically consistent but also semantically discriminative. To the best of our knowledge, this represents the first attempt to unify semantic guidance with the temporal task of future instance prediction. The experimental results demonstrate that TGRIP surpasses existing state-of-the-art models in nuScenes, validating the hypothesis that semantic enrichment is a fundamental element for robust, end-to-end motion prediction. Code is available on https://github.com/miguelag99/TGRIP.