Occ-LLM: Enhancing Autonomous Driving with Occupancy-Based Large Language Models

📄 arXiv: 2502.06419v1 📥 PDF

作者: Tianshuo Xu, Hao Lu, Xu Yan, Yingjie Cai, Bingbing Liu, Yingcong Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-10

备注: Accepted in 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

💡 一句话要点

提出Occ-LLM，利用Occupancy信息增强自动驾驶系统的大语言模型能力

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

关键词: 自动驾驶 大语言模型 Occupancy预测 运动分离 变分自编码器 环境感知 场景理解

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效利用Occupancy信息，限制了自动驾驶系统对环境的全面理解和预测能力。
  2. Occ-LLM通过MS-VAE将Occupancy信息编码为LLM可理解的输入，并分离动态和静态场景以解决类别不平衡问题。
  3. 实验结果表明，Occ-LLM在4D Occupancy预测等任务上显著优于现有方法，IoU和mIoU分别提升约6%和4%。

📝 摘要（中文）

本研究提出了首个基于Occupancy的大语言模型（Occ-LLM），旨在将LLM与Occupancy这一重要表征相结合，应用于自动驾驶领域。为了有效地将Occupancy编码为LLM的输入，并解决Occupancy相关的类别不平衡问题，我们提出了运动分离变分自编码器（MS-VAE）。该方法利用先验知识区分动态物体和静态场景，然后将其输入到定制的变分自编码器（VAE）中。这种分离增强了模型专注于动态轨迹的能力，并有效地重建静态场景。Occ-LLM在4D Occupancy预测、自车规划和基于Occupancy的场景问答等关键任务上进行了验证。综合评估表明，Occ-LLM显著优于现有的最先进方法，在4D Occupancy预测任务中，交并比（IoU）提高了约6%，平均交并比（mIoU）提高了约4%。这些发现突显了Occ-LLM在重塑机器人和自动驾驶领域现有范例方面的变革潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶系统难以有效利用Occupancy信息进行环境建模和预测，尤其是在处理动态场景时，类别不平衡问题会导致模型性能下降。现有方法通常依赖于其他形式的输入数据，如图像或点云，而忽略了Occupancy作为一种重要环境表征的潜力。

核心思路：Occ-LLM的核心思路是将Occupancy信息与大语言模型（LLM）相结合，利用LLM强大的推理和泛化能力来增强自动驾驶系统的环境理解和预测能力。通过将Occupancy信息编码为LLM可理解的输入，并采用运动分离策略来解决类别不平衡问题，从而提高模型在动态场景下的性能。

技术框架：Occ-LLM的整体框架包括以下几个主要模块：1) Occupancy数据获取：从传感器或其他来源获取Occupancy信息。2) 运动分离变分自编码器（MS-VAE）：使用MS-VAE将Occupancy信息编码为LLM的输入，并分离动态和静态场景。3) 大语言模型（LLM）：使用LLM对编码后的Occupancy信息进行推理和预测。4) 任务特定模块：根据具体的任务（如4D Occupancy预测、自车规划、场景问答）设计相应的模块。

关键创新：Occ-LLM最重要的技术创新点在于将Occupancy信息与大语言模型相结合，并提出了运动分离变分自编码器（MS-VAE）来解决类别不平衡问题。与现有方法相比，Occ-LLM能够更有效地利用Occupancy信息，并在动态场景下取得更好的性能。

关键设计：MS-VAE的关键设计包括：1) 运动分离模块：利用先验知识（例如光流或物体检测结果）区分动态物体和静态场景。2) 定制的VAE结构：针对Occupancy数据的特点设计VAE的编码器和解码器结构。3) 损失函数：设计合适的损失函数来训练MS-VAE，包括重建损失、KL散度损失和运动分离损失。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Occ-LLM在4D Occupancy预测任务中显著优于现有方法，交并比（IoU）提高了约6%，平均交并比（mIoU）提高了约4%。这些结果表明，Occ-LLM能够更准确地预测未来场景的Occupancy状态，从而提高自动驾驶系统的安全性。

🎯 应用场景

Occ-LLM具有广泛的应用前景，包括自动驾驶、机器人导航、智能交通管理等领域。它可以用于提高自动驾驶系统的环境感知能力、预测未来场景变化、优化行驶路径规划，并支持基于场景理解的智能交互。该研究有望推动自动驾驶技术的发展，提升交通安全和效率。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have made substantial advancements in the field of robotic and autonomous driving. This study presents the first Occupancy-based Large Language Model (Occ-LLM), which represents a pioneering effort to integrate LLMs with an important representation. To effectively encode occupancy as input for the LLM and address the category imbalances associated with occupancy, we propose Motion Separation Variational Autoencoder (MS-VAE). This innovative approach utilizes prior knowledge to distinguish dynamic objects from static scenes before inputting them into a tailored Variational Autoencoder (VAE). This separation enhances the model's capacity to concentrate on dynamic trajectories while effectively reconstructing static scenes. The efficacy of Occ-LLM has been validated across key tasks, including 4D occupancy forecasting, self-ego planning, and occupancy-based scene question answering. Comprehensive evaluations demonstrate that Occ-LLM significantly surpasses existing state-of-the-art methodologies, achieving gains of about 6\% in Intersection over Union (IoU) and 4\% in mean Intersection over Union (mIoU) for the task of 4D occupancy forecasting. These findings highlight the transformative potential of Occ-LLM in reshaping current paradigms within robotic and autonomous driving.