OpenEMMA: Open-Source Multimodal Model for End-to-End Autonomous Driving

📄 arXiv: 2412.15208v2 📥 PDF

作者: Shuo Xing, Chengyuan Qian, Yuping Wang, Hongyuan Hua, Kexin Tian, Yang Zhou, Zhengzhong Tu

分类: cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-02-14)

备注: The 3rd WACV Workshop on Large Language and Vision Models for Autonomous Driving (LLVM-AD) 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

OpenEMMA：开源多模态大模型，用于端到端自动驾驶

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 多模态大模型 端到端学习 思维链推理 开源框架 计算机视觉 机器人

📋 核心要点

  1. 现有端到端自动驾驶模型微调成本高昂，需要大量计算资源和数据，限制了其发展。
  2. OpenEMMA利用多模态大语言模型，结合思维链推理，提升模型在复杂驾驶场景下的理解和决策能力。
  3. 实验表明，OpenEMMA在多种驾驶场景下表现出有效性、通用性和鲁棒性，且代码已开源。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）的出现对现实世界的各种应用产生了重大影响，尤其是在自动驾驶（AD）领域。它们处理复杂视觉数据和推理复杂驾驶场景的能力，为端到端AD系统开辟了一种新的范例。然而，由于现有的微调方法需要大量的资源，包括强大的计算能力、大规模数据集和大量的资金，因此开发用于AD的端到端模型的进展一直很缓慢。受推理计算最新进展的启发，我们提出了OpenEMMA，一个基于MLLMs的开源端到端框架。通过结合思维链推理过程，OpenEMMA在利用各种MLLM时，与基线相比取得了显著的改进。此外，OpenEMMA在各种具有挑战性的驾驶场景中表现出有效性、通用性和鲁棒性，为自动驾驶提供了一种更高效和有效的方法。我们已在https://github.com/taco-group/OpenEMMA上发布了所有代码。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决端到端自动驾驶模型训练资源需求过高的问题。现有方法通常需要大规模数据集和强大的计算资源进行微调，这限制了其在资源有限环境下的应用和普及。此外，现有模型在复杂驾驶场景下的推理能力仍有提升空间。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的多模态大语言模型（MLLMs）作为基础，通过结合思维链（Chain-of-Thought）推理过程，提升模型在自动驾驶任务中的性能。这种方法旨在减少对大规模数据集的依赖，并提高模型在复杂场景下的推理能力。

技术框架：OpenEMMA的整体框架包含以下几个主要模块：1）视觉输入编码模块，用于将摄像头图像等视觉信息编码为向量表示；2）语言模型模块，采用预训练的MLLM作为核心推理引擎；3）思维链推理模块，通过引入中间推理步骤，引导模型进行更深入的场景理解和决策；4）控制输出模块，将模型的推理结果转化为车辆控制指令。

关键创新：OpenEMMA的关键创新在于将思维链推理过程与多模态大语言模型相结合，应用于端到端自动驾驶任务。这种方法能够显著提升模型在复杂驾驶场景下的推理能力，并降低对大规模数据集的依赖。此外，OpenEMMA的开源特性也促进了该领域的研究和发展。

关键设计：OpenEMMA的关键设计包括：1）针对不同MLLM的适配性设计，使其能够灵活地应用于不同的预训练模型；2）思维链推理过程的具体实现，例如，定义合适的中间推理步骤和提示语；3）控制输出模块的设计，将模型的推理结果转化为可执行的车辆控制指令，例如转向、加速和制动。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

OpenEMMA通过结合思维链推理过程，在多种具有挑战性的驾驶场景中表现出有效性、通用性和鲁棒性。与基线模型相比，OpenEMMA在自动驾驶任务中取得了显著的性能提升，具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的实验分析和对比。

🎯 应用场景

OpenEMMA具有广泛的应用前景，可用于各种自动驾驶车辆，包括乘用车、商用车和无人配送车等。该研究的开源特性有助于加速自动驾驶技术的研发和部署，降低开发成本，并促进自动驾驶技术的普及。此外，OpenEMMA还可以应用于驾驶辅助系统，提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Since the advent of Multimodal Large Language Models (MLLMs), they have made a significant impact across a wide range of real-world applications, particularly in Autonomous Driving (AD). Their ability to process complex visual data and reason about intricate driving scenarios has paved the way for a new paradigm in end-to-end AD systems. However, the progress of developing end-to-end models for AD has been slow, as existing fine-tuning methods demand substantial resources, including extensive computational power, large-scale datasets, and significant funding. Drawing inspiration from recent advancements in inference computing, we propose OpenEMMA, an open-source end-to-end framework based on MLLMs. By incorporating the Chain-of-Thought reasoning process, OpenEMMA achieves significant improvements compared to the baseline when leveraging a diverse range of MLLMs. Furthermore, OpenEMMA demonstrates effectiveness, generalizability, and robustness across a variety of challenging driving scenarios, offering a more efficient and effective approach to autonomous driving. We release all the codes in https://github.com/taco-group/OpenEMMA.