PKRD-CoT: A Unified Chain-of-thought Prompting for Multi-Modal Large Language Models in Autonomous Driving
作者: Xuewen Luo, Fan Ding, Yinsheng Song, Xiaofeng Zhang, Junnyong Loo
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-12-02
备注: This paper has been accepted for presentation at ICONIP 2024
💡 一句话要点
提出PKRD-CoT，一种用于自动驾驶中多模态大语言模型的统一思维链提示方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动驾驶 多模态大语言模型 思维链提示 零样本学习 决策制定 PKRD-CoT GPT-4.0
📋 核心要点
- 现有端到端自动驾驶模型训练成本高昂且复杂，阻碍了MLLMs在自动驾驶领域的应用。
- 提出PKRD-CoT，一种基于感知、知识、推理和决策的零样本思维链提示方法，模仿人类思考过程。
- 实验表明，GPT-4.0结合PKRD-CoT在自动驾驶任务中表现出色，且该方法对其他MLLMs也具有潜力。
📝 摘要（中文）
越来越多的研究关注于在自动驾驶环境中直接利用强大的多模态大语言模型（MLLMs）的能力。然而，设计和训练端到端自动驾驶模型的高成本和复杂性对许多企业和研究机构来说都是挑战。为了解决这个问题，本研究探索了将MLLMs无缝集成到自动驾驶系统中，提出了一种名为PKRD-CoT的零样本思维链（Zero-Shot-CoT）提示设计。PKRD-CoT基于自动驾驶的四个基本能力：感知、知识、推理和决策。这使得它特别适合于理解和响应动态驾驶环境，通过模仿人类的逐步思考过程，从而增强实时场景中的决策能力。我们的设计使MLLMs能够在没有先验经验的情况下解决问题，从而提高了它们在非结构化自动驾驶环境中的效用。实验表明，GPT-4.0与PKRD-CoT在自动驾驶任务中表现出色，突出了其在自动驾驶场景中的有效性。此外，我们的基准分析揭示了PKRD-CoT对于其他MLLMs（如Claude、LLava1.6和Qwen-VL-Plus）的有希望的适用性。总的来说，本研究为GPT-4.0和其他MLLMs在自动驾驶领域贡献了一种新颖且统一的提示设计框架，同时通过全面的比较，严格评估了这些广泛认可的MLLMs在自动驾驶领域的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何将多模态大语言模型（MLLMs）有效地应用于自动驾驶任务的问题。现有方法要么依赖于昂贵的端到端模型训练，要么缺乏对自动驾驶场景的细粒度理解和推理能力。现有的痛点在于如何让MLLMs在没有大量特定领域训练的情况下，也能理解复杂的驾驶环境并做出合理的决策。
核心思路：论文的核心思路是设计一种零样本思维链（Zero-Shot Chain-of-Thought, Zero-Shot-CoT）提示，名为PKRD-CoT。这种提示的设计灵感来源于人类解决问题的思维过程，将自动驾驶任务分解为感知（Perception）、知识（Knowledge）、推理（Reasoning）和决策（Decision-making）四个关键步骤。通过引导MLLMs逐步思考，模拟人类的决策过程，从而提高其在复杂驾驶环境中的理解和决策能力。
技术框架：PKRD-CoT框架主要包含以下几个阶段：1) 输入感知：MLLM接收来自自动驾驶系统的多模态输入，例如摄像头图像、激光雷达点云等。2) 知识检索：MLLM利用其内部知识库或外部知识源，获取与当前场景相关的背景知识。3) 推理分析：MLLM基于感知输入和知识检索的结果，进行逻辑推理，分析当前驾驶环境的潜在风险和可行方案。4) 决策制定：MLLM根据推理分析的结果，制定最终的驾驶决策，例如加速、减速、转向等。整个流程通过精心设计的提示词引导MLLM逐步完成。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了PKRD-CoT，一种统一的、基于思维链的提示设计框架，专门针对自动驾驶场景下的MLLMs应用。与传统的提示方法相比，PKRD-CoT能够更好地引导MLLMs进行逐步推理和决策，从而提高其在复杂驾驶环境中的表现。本质区别在于，PKRD-CoT不是简单地将任务描述给MLLM，而是通过模拟人类的思维过程，引导MLLM逐步解决问题。
关键设计：PKRD-CoT的关键设计在于其四个核心模块：感知、知识、推理和决策。每个模块都包含精心设计的提示词，引导MLLM完成相应的任务。例如，在感知模块中，提示词可能包含“请描述图像中的车辆、行人、交通标志等”。在知识模块中，提示词可能包含“请回忆相关的交通规则和安全驾驶知识”。在推理模块中，提示词可能包含“请分析当前驾驶环境的潜在风险”。在决策模块中，提示词可能包含“请根据以上分析，制定最佳的驾驶决策”。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的MLLM，论文主要关注提示词的设计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GPT-4.0结合PKRD-CoT在自动驾驶任务中表现出色，证明了该方法的有效性。基准分析还表明，PKRD-CoT对其他MLLMs（如Claude、LLava1.6和Qwen-VL-Plus）也具有潜在的适用性。虽然论文没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了PKRD-CoT在自动驾驶场景中的优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种自动驾驶系统，提升其在复杂和非结构化环境中的决策能力。PKRD-CoT框架能够帮助自动驾驶汽车更好地理解周围环境，做出更安全、更合理的驾驶决策，从而提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。未来，该方法有望应用于智能交通管理、辅助驾驶等领域，推动自动驾驶技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
There is growing interest in leveraging the capabilities of robust Multi-Modal Large Language Models (MLLMs) directly within autonomous driving contexts. However, the high costs and complexity of designing and training end-to-end autonomous driving models make them challenging for many enterprises and research entities. To address this, our study explores a seamless integration of MLLMs into autonomous driving systems by proposing a Zero-Shot Chain-of-Thought (Zero-Shot-CoT) prompt design named PKRD-CoT. PKRD-CoT is based on the four fundamental capabilities of autonomous driving: perception, knowledge, reasoning, and decision-making. This makes it particularly suitable for understanding and responding to dynamic driving environments by mimicking human thought processes step by step, thus enhancing decision-making in real-time scenarios. Our design enables MLLMs to tackle problems without prior experience, thereby increasing their utility within unstructured autonomous driving environments. In experiments, we demonstrate the exceptional performance of GPT-4.0 with PKRD-CoT across autonomous driving tasks, highlighting its effectiveness in autonomous driving scenarios. Additionally, our benchmark analysis reveals the promising viability of PKRD-CoT for other MLLMs, such as Claude, LLava1.6, and Qwen-VL-Plus. Overall, this study contributes a novel and unified prompt-design framework for GPT-4.0 and other MLLMs in autonomous driving, while also rigorously evaluating the efficacy of these widely recognized MLLMs in the autonomous driving domain through comprehensive comparisons.