Research on Driving Scenario Technology Based on Multimodal Large Lauguage Model Optimization

📄 arXiv: 2506.02014v1 📥 PDF

作者: Wang Mengjie, Zhu Huiping, Li Jian, Shi Wenxiu, Zhang Song

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-28

💡 一句话要点

提出一种多模态大模型优化方法，提升自动驾驶场景感知能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大模型 自动驾驶 场景感知 动态提示 知识蒸馏 模型优化 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂驾驶场景理解方面存在不足，难以满足自动驾驶对感知能力的高要求。
  2. 论文提出一种多模态大模型优化方法，通过动态提示、数据增强和模型优化提升性能。
  3. 实验结果表明，该方法显著提高了模型在关键任务中的准确性，并实现了高效的资源利用。

📝 摘要（中文）

随着自动驾驶和辅助驾驶技术的进步，对复杂驾驶场景的理解能力提出了更高的要求。多模态通用大模型为此提供了一种解决方案。然而，将这些模型应用于垂直领域面临数据收集、模型训练和部署优化等难题。本文提出了一种在驾驶场景中优化多模态模型的综合方法，包括锥桶检测、交通灯识别、限速建议和交叉路口警报。该方法涵盖了动态提示优化、数据集构建、模型训练和部署等关键方面。动态提示优化基于输入图像内容调整提示，以关注影响自车的目标，从而增强模型的任务特定性和判断能力。数据集通过结合真实和合成数据来创建高质量和多样化的多模态训练数据集，从而提高模型在复杂驾驶环境中的泛化能力。在模型训练中，集成了知识蒸馏、动态微调和量化等先进技术，以降低存储和计算成本，同时提高性能。实验结果表明，这种系统优化方法不仅显著提高了模型在关键任务中的准确性，而且实现了高效的资源利用，为驾驶场景感知技术的实际应用提供了强有力的支持。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大模型在自动驾驶场景应用中面临的挑战，包括数据收集困难、模型训练成本高昂以及部署优化复杂等问题。现有方法难以在资源受限的条件下，保证模型在复杂驾驶环境下的感知精度和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是通过动态提示优化、数据集构建和模型训练优化，提升多模态大模型在特定驾驶场景下的性能。动态提示使模型关注与自车相关的目标，数据集增强模型的泛化能力，模型训练优化降低资源消耗。

技术框架：该方法包含以下几个主要阶段：1) 动态提示优化：根据输入图像内容调整提示，使模型关注影响自车的物体。2) 数据集构建：结合真实数据和合成数据，构建高质量、多样化的多模态训练数据集。3) 模型训练：采用知识蒸馏、动态微调和量化等技术，降低模型大小和计算复杂度，同时提升性能。4) 部署优化：针对特定硬件平台进行模型优化，实现高效部署。

关键创新：论文的关键创新在于动态提示优化策略，它能够根据输入图像的内容自适应地调整提示，使模型更加关注与自车相关的目标，从而提高模型在特定任务上的性能。此外，结合真实数据和合成数据构建数据集，以及采用知识蒸馏、动态微调和量化等模型优化技术，也是重要的创新点。

关键设计：动态提示优化中，提示词的设计需要根据不同的驾驶场景和任务进行调整，例如，在锥桶检测任务中，提示词可以包含“锥桶”、“障碍物”等关键词。数据集构建中，需要平衡真实数据和合成数据的比例，并对合成数据进行精细化标注。模型训练中，知识蒸馏的教师模型需要选择性能优异的大模型，学生模型可以选择轻量化的模型。动态微调需要根据不同的任务和数据集调整学习率和微调策略。量化需要选择合适的量化方法，以在保证模型性能的前提下，尽可能地降低模型大小。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够显著提高模型在锥桶检测、交通灯识别、限速建议和交叉路口警报等关键任务上的准确性。通过知识蒸馏、动态微调和量化等技术，模型大小和计算复杂度得到有效降低，实现了高效的资源利用。具体性能数据和对比基线信息未知，但整体效果表明该方法具有较强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、辅助驾驶等领域，提升车辆对复杂驾驶场景的感知能力，提高行车安全性。通过优化模型，降低计算资源需求，有助于在嵌入式设备上部署高性能的感知系统，加速自动驾驶技术的商业化落地。未来，该方法还可扩展到其他垂直领域，如智能交通、机器人等。

📄 摘要（原文）

With the advancement of autonomous and assisted driving technologies, higher demands are placed on the ability to understand complex driving scenarios. Multimodal general large models have emerged as a solution for this challenge. However, applying these models in vertical domains involves difficulties such as data collection, model training, and deployment optimization. This paper proposes a comprehensive method for optimizing multimodal models in driving scenarios, including cone detection, traffic light recognition, speed limit recommendation, and intersection alerts. The method covers key aspects such as dynamic prompt optimization, dataset construction, model training, and deployment. Specifically, the dynamic prompt optimization adjusts the prompts based on the input image content to focus on objects affecting the ego vehicle, enhancing the model's task-specific focus and judgment capabilities. The dataset is constructed by combining real and synthetic data to create a high-quality and diverse multimodal training dataset, improving the model's generalization in complex driving environments. In model training, advanced techniques like knowledge distillation, dynamic fine-tuning, and quantization are integrated to reduce storage and computational costs while boosting performance. Experimental results show that this systematic optimization method not only significantly improves the model's accuracy in key tasks but also achieves efficient resource utilization, providing strong support for the practical application of driving scenario perception technologies.