BEV-LLM: Leveraging Multimodal BEV Maps for Scene Captioning in Autonomous Driving

📄 arXiv: 2507.19370v1 📥 PDF

作者: Felix Brandstaetter, Erik Schuetz, Katharina Winter, Fabian Flohr

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-25

💡 一句话要点

BEV-LLM：利用多模态BEV地图进行自动驾驶场景描述

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

关键词: 自动驾驶 场景描述 多模态融合 鸟瞰图 自然语言生成

📋 核心要点

  1. 现有场景描述方法缺乏对多视角信息的有效融合，难以生成准确全面的场景理解。
  2. BEV-LLM通过BEVFusion融合激光雷达和多视角图像，并引入绝对位置编码，提升场景描述的准确性。
  3. 实验表明，BEV-LLM在nuCaption数据集上超越了现有SOTA方法，并在新数据集nuView和GroundView上进行了有效评估。

📝 摘要（中文）

自动驾驶技术具有改变交通运输的潜力，但其广泛应用取决于可解释和透明的决策系统的发展。场景描述，即生成驾驶环境的自然语言描述，在增强透明度、安全性和人机交互方面起着关键作用。我们提出了BEV-LLM，一个用于自动驾驶场景3D描述的轻量级模型。BEV-LLM利用BEVFusion结合3D激光雷达点云和多视角图像，并结合了一种新颖的绝对位置编码，用于特定视角的场景描述。尽管使用了仅有10亿参数的小型基础模型，BEV-LLM在nuCaption数据集上取得了具有竞争力的性能，在BLEU评分方面超过了最先进水平高达5%。此外，我们发布了两个新的数据集——nuView（侧重于环境条件和视角）和GroundView（侧重于对象定位）——以更好地评估各种驾驶场景中的场景描述，并解决当前基准测试中的差距，同时提供了初步的基准测试结果，证明了它们的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶场景描述方法难以有效融合来自不同传感器（如激光雷达和多视角相机）的信息，导致场景理解不完整，描述不够准确。此外，现有数据集在环境条件和对象定位方面存在局限性，难以全面评估场景描述模型的性能。

核心思路：BEV-LLM的核心思路是利用BEVFusion将多模态传感器数据融合到鸟瞰图（BEV）表示中，从而实现对场景的统一理解。通过引入绝对位置编码，模型能够区分不同视角的场景信息，生成更具针对性的描述。

技术框架：BEV-LLM的整体框架包括以下几个主要模块：1) BEVFusion：用于将3D激光雷达点云和多视角图像融合到BEV特征图中。2) 位置编码：引入绝对位置编码，区分不同视角的场景信息。3) LLM：使用一个小型LLM（1B参数）作为解码器，生成场景描述。整个流程是，首先通过BEVFusion提取BEV特征，然后通过位置编码增强特征，最后输入LLM生成自然语言描述。

关键创新：BEV-LLM的关键创新在于：1) 多模态BEV融合：利用BEVFusion有效地融合了激光雷达和多视角图像信息，实现了更全面的场景理解。2) 绝对位置编码：通过引入绝对位置编码，模型能够区分不同视角的场景信息，生成更准确的描述。3) 轻量级模型：在保持竞争力的同时，使用了小型LLM，降低了计算成本。

关键设计：BEVFusion的具体实现细节未知，但可以推测使用了类似Transformer的架构进行特征融合。绝对位置编码的具体实现方式未知，但可能是将位置信息嵌入到BEV特征图中。LLM使用了一个1B参数的模型，具体架构未知。损失函数可能包括交叉熵损失，用于优化生成的文本描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

BEV-LLM在nuCaption数据集上取得了显著的性能提升，BLEU评分超过现有SOTA方法高达5%。此外，论文还发布了两个新的数据集nuView和GroundView，为场景描述研究提供了更全面的评估基准。这些数据集的发布填补了现有数据集在环境条件和对象定位方面的空白。

🎯 应用场景

BEV-LLM可应用于自动驾驶系统的场景理解和决策解释，提升系统的透明度和安全性。通过生成自然语言描述，可以帮助驾驶员或乘客理解自动驾驶系统的行为，增强人机信任。此外，该技术还可用于自动驾驶数据的标注和分析，加速算法开发和验证。

📄 摘要（原文）

Autonomous driving technology has the potential to transform transportation, but its wide adoption depends on the development of interpretable and transparent decision-making systems. Scene captioning, which generates natural language descriptions of the driving environment, plays a crucial role in enhancing transparency, safety, and human-AI interaction. We introduce BEV-LLM, a lightweight model for 3D captioning of autonomous driving scenes. BEV-LLM leverages BEVFusion to combine 3D LiDAR point clouds and multi-view images, incorporating a novel absolute positional encoding for view-specific scene descriptions. Despite using a small 1B parameter base model, BEV-LLM achieves competitive performance on the nuCaption dataset, surpassing state-of-the-art by up to 5\% in BLEU scores. Additionally, we release two new datasets - nuView (focused on environmental conditions and viewpoints) and GroundView (focused on object grounding) - to better assess scene captioning across diverse driving scenarios and address gaps in current benchmarks, along with initial benchmarking results demonstrating their effectiveness.