Sce2DriveX: A Generalized MLLM Framework for Scene-to-Drive Learning
作者: Rui Zhao, Qirui Yuan, Jinyu Li, Haofeng Hu, Yun Li, Chengyuan Zheng, Fei Gao
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-02-19
💡 一句话要点
Sce2DriveX：用于场景到驾驶学习的通用MLLM框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 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 多模态学习 大型语言模型 思维链 场景理解 具身智能 BEV VQA
📋 核心要点
- 现有端到端自动驾驶方法难以将高级语义理解转化为低级控制命令，且跨场景泛化能力不足。
- Sce2DriveX通过多模态联合学习和思维链推理，模拟人类驾驶认知过程，提升泛化能力。
- 该方法构建了3D空间理解VQA数据集，并在CARLA Bench2Drive上取得了SOTA性能和鲁棒的泛化能力。
📝 摘要（中文）
端到端自动驾驶是具身智能的重要组成部分，它直接将原始传感器输入映射到低级车辆控制。尽管多模态大型语言模型（MLLM）在高级交通场景语义理解方面取得了成功，但如何有效地将这些概念语义理解转化为低级运动控制命令，并在跨场景驾驶中实现泛化和共识仍然具有挑战性。我们提出了Sce2DriveX，一种类人驾驶的思维链（CoT）推理MLLM框架。Sce2DriveX利用来自局部场景视频和全局BEV地图的多模态联合学习，以深入理解长程时空关系和道路拓扑，从而增强其在3D动态/静态场景中的综合感知和推理能力，并实现跨场景的驾驶泛化。在此基础上，它重构了人类驾驶中固有的隐式认知链，涵盖场景理解、元动作推理、行为解释分析、运动规划和控制，从而进一步弥合了自动驾驶与人类思维过程之间的差距。为了提升模型性能，我们开发了第一个广泛的视觉问答（VQA）驾驶指令数据集，该数据集专为3D空间理解和长轴任务推理而定制。大量实验表明，Sce2DriveX在从场景理解到端到端驾驶方面实现了最先进的性能，并在CARLA Bench2Drive基准测试中实现了强大的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有端到端自动驾驶方法，特别是基于多模态大语言模型的方法，在将高级交通场景的语义理解转化为低级车辆控制命令时存在困难，导致跨场景泛化能力不足。痛点在于缺乏对长程时空关系和道路拓扑的深入理解，以及未能有效模拟人类驾驶的认知过程。
核心思路：Sce2DriveX的核心思路是构建一个类人驾驶的思维链（CoT）推理MLLM框架，通过多模态联合学习和显式的推理步骤，模拟人类驾驶员的认知过程。这样设计的目的是为了增强模型对复杂场景的理解能力，并提高其在不同场景下的泛化能力。
技术框架：Sce2DriveX的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多模态输入编码器：用于处理来自局部场景视频和全局BEV地图的多模态输入。2) 思维链推理模块：用于模拟人类驾驶的认知过程，包括场景理解、元动作推理、行为解释分析、运动规划和控制等步骤。3) 运动控制模块：用于将推理结果转化为低级车辆控制命令。整个流程旨在将原始传感器数据转化为可执行的驾驶行为。
关键创新：Sce2DriveX的最重要的技术创新点在于其类人驾驶的思维链推理框架。与现有方法相比，Sce2DriveX显式地模拟了人类驾驶员的认知过程，从而能够更好地理解复杂场景，并做出更合理的驾驶决策。此外，该方法还构建了一个专门用于3D空间理解和长轴任务推理的VQA数据集，进一步提升了模型的性能。
关键设计：Sce2DriveX的关键设计包括：1) 多模态融合策略：如何有效地融合来自视频和BEV地图的信息。2) 思维链推理步骤的设计：如何将人类驾驶的认知过程分解为一系列可执行的步骤。3) VQA数据集的构建：如何设计问题和答案，以促进模型对3D空间和长轴任务的理解。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Sce2DriveX在CARLA Bench2Drive基准测试中取得了最先进的性能，证明了其在端到端驾驶方面的有效性。该方法不仅在特定场景下表现出色，而且在不同场景下都展现出了强大的泛化能力。此外，该方法构建的VQA数据集也为自动驾驶领域的研究提供了宝贵的资源。
🎯 应用场景
Sce2DriveX的研究成果可应用于各种自动驾驶场景，包括城市道路、高速公路和越野环境。该方法通过提升自动驾驶系统的泛化能力和决策能力，有望提高自动驾驶车辆的安全性、可靠性和智能化水平。此外，该研究还可以为其他具身智能任务提供借鉴，例如机器人导航和操作。
📄 摘要（原文）
End-to-end autonomous driving, which directly maps raw sensor inputs to low-level vehicle controls, is an important part of Embodied AI. Despite successes in applying Multimodal Large Language Models (MLLMs) for high-level traffic scene semantic understanding, it remains challenging to effectively translate these conceptual semantics understandings into low-level motion control commands and achieve generalization and consensus in cross-scene driving. We introduce Sce2DriveX, a human-like driving chain-of-thought (CoT) reasoning MLLM framework. Sce2DriveX utilizes multimodal joint learning from local scene videos and global BEV maps to deeply understand long-range spatiotemporal relationships and road topology, enhancing its comprehensive perception and reasoning capabilities in 3D dynamic/static scenes and achieving driving generalization across scenes. Building on this, it reconstructs the implicit cognitive chain inherent in human driving, covering scene understanding, meta-action reasoning, behavior interpretation analysis, motion planning and control, thereby further bridging the gap between autonomous driving and human thought processes. To elevate model performance, we have developed the first extensive Visual Question Answering (VQA) driving instruction dataset tailored for 3D spatial understanding and long-axis task reasoning. Extensive experiments demonstrate that Sce2DriveX achieves state-of-the-art performance from scene understanding to end-to-end driving, as well as robust generalization on the CARLA Bench2Drive benchmark.