Tracking Meets Large Multimodal Models for Driving Scenario Understanding
作者: Ayesha Ishaq, Jean Lahoud, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan, Hisham Cholakkal, Rao Muhammad Anwer
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-03-18
备注: 13 pages, 8 figures, Github: https://github.com/mbzuai-oryx/TrackingMeetsLMM
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出融合跟踪信息的大型多模态模型，提升自动驾驶场景理解能力
🎯 匹配领域: 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 大型多模态模型 目标跟踪 时空信息 场景理解
📋 核心要点
- 现有大型多模态模型在自动驾驶中应用受限，主要原因是它们对3D空间和时间信息的利用不足，过度依赖图像数据。
- 该论文提出将跟踪信息融入大型多模态模型，通过跟踪编码器提取时空特征，增强模型对驾驶场景的理解能力。
- 实验结果表明，该方法在DriveLM-nuScenes和DriveLM-CARLA基准测试中均取得了显著的性能提升，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
大型多模态模型(LMMs)最近在自动驾驶研究中崭露头角，在各种新兴基准测试中展现出良好的能力。专门为该领域设计的LMMs已经展示了有效的感知、规划和预测技能。然而，许多这些方法未能充分利用3D空间和时间元素，主要依赖于图像数据。因此，它们在动态驾驶环境中的有效性受到限制。我们建议将跟踪信息作为附加输入，以恢复图像中未有效捕获的3D空间和时间细节。我们提出了一种新颖的方法，将这种跟踪信息嵌入到LMMs中，以增强它们对驾驶场景的时空理解。通过利用跟踪编码器整合3D跟踪数据，我们用关键的空间和时间线索丰富了视觉查询，同时避免了处理冗长视频序列或大量3D输入相关的计算开销。此外，我们采用自监督方法预训练跟踪编码器，为LMMs提供额外的上下文信息，从而显著提高它们在自动驾驶的感知、规划和预测任务中的性能。实验结果表明了我们方法的有效性，在DriveLM-nuScenes基准测试中，准确率提高了9.5%，ChatGPT得分提高了7.04分，总体得分提高了9.4%，在DriveLM-CARLA上最终得分提高了3.7%。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型多模态模型在自动驾驶场景理解中，主要依赖图像数据，缺乏对3D空间和时间信息的有效利用，导致在动态驾驶环境中表现受限。痛点在于无法充分理解场景中的时空关系，影响感知、规划和预测的准确性。
核心思路：核心思路是将跟踪信息作为额外的输入，融入到大型多模态模型中。通过跟踪数据来补充图像数据中缺失的3D空间和时间细节，从而增强模型对驾驶场景的理解能力。这样设计的目的是为了克服现有方法对时空信息利用不足的缺陷，提高模型在动态环境中的适应性。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 3D跟踪数据获取模块，负责从传感器数据中提取车辆、行人等目标的3D跟踪信息。2) 跟踪编码器模块，负责将3D跟踪数据编码成特征向量，提取时空信息。3) 大型多模态模型，接收图像数据和跟踪编码器的输出，进行融合处理，完成感知、规划和预测任务。4) 自监督预训练模块，用于预训练跟踪编码器，使其能够提供更丰富的上下文信息。
关键创新：最重要的技术创新点在于将跟踪信息融入大型多模态模型，并设计了专门的跟踪编码器来提取时空特征。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用3D空间和时间信息，从而提高模型在动态驾驶环境中的性能。此外，采用自监督预训练方法，进一步提升了跟踪编码器的性能。
关键设计：跟踪编码器的具体网络结构未知，但论文强调了其能够将3D跟踪数据编码成特征向量，并与视觉查询进行融合。自监督预训练的具体方法也未知，但其目标是使跟踪编码器能够提供更丰富的上下文信息。损失函数和参数设置等细节未在摘要中提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在DriveLM-nuScenes基准测试中，准确率提高了9.5%，ChatGPT得分提高了7.04分，总体得分提高了9.4%。在DriveLM-CARLA上，最终得分提高了3.7%。这些数据表明，该方法能够显著提升大型多模态模型在自动驾驶场景理解中的性能，优于现有基线模型。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶系统的感知、规划和预测模块，提升自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全性和可靠性。通过更准确地理解场景中的时空关系，自动驾驶车辆可以做出更合理的决策，例如避让行人、变道超车等。此外，该方法还可以应用于智能交通管理系统，用于监控交通流量、预测交通拥堵等。
📄 摘要（原文）
Large Multimodal Models (LMMs) have recently gained prominence in autonomous driving research, showcasing promising capabilities across various emerging benchmarks. LMMs specifically designed for this domain have demonstrated effective perception, planning, and prediction skills. However, many of these methods underutilize 3D spatial and temporal elements, relying mainly on image data. As a result, their effectiveness in dynamic driving environments is limited. We propose to integrate tracking information as an additional input to recover 3D spatial and temporal details that are not effectively captured in the images. We introduce a novel approach for embedding this tracking information into LMMs to enhance their spatiotemporal understanding of driving scenarios. By incorporating 3D tracking data through a track encoder, we enrich visual queries with crucial spatial and temporal cues while avoiding the computational overhead associated with processing lengthy video sequences or extensive 3D inputs. Moreover, we employ a self-supervised approach to pretrain the tracking encoder to provide LMMs with additional contextual information, significantly improving their performance in perception, planning, and prediction tasks for autonomous driving. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach, with a gain of 9.5% in accuracy, an increase of 7.04 points in the ChatGPT score, and 9.4% increase in the overall score over baseline models on DriveLM-nuScenes benchmark, along with a 3.7% final score improvement on DriveLM-CARLA. Our code is available at https://github.com/mbzuai-oryx/TrackingMeetsLMM