LightEMMA: Lightweight End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving

📄 arXiv: 2505.00284v2 📥 PDF

作者: Zhijie Qiao, Haowei Li, Zhong Cao, Henry X. Liu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-01 (更新: 2025-09-13)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LightEMMA以解决自主驾驶模型动态更新与评估问题

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

关键词: 自主驾驶 视觉-语言模型 多模态模型 动态更新 性能评估 智能交通 模型集成

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏一个实用的平台，无法实现动态模型更新和快速验证，导致自主驾驶性能评估困难。
  2. LightEMMA提供了一个统一的VLM基础框架，支持与最新的商业和开源模型的无缝集成，简化了模型更新过程。
  3. 在nuScenes预测任务中，构建的十二个自主驾驶代理展示了VLMs的强大能力，但也指出了模型复杂性与实际性能之间的矛盾。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型（VLMs）在端到端自主驾驶中展现出显著潜力。然而，目前该领域缺乏一个实用的平台，能够实现动态模型更新、快速验证、公平比较和直观的性能评估。为此，本文提出了LightEMMA，一个轻量级的端到端多模态模型，旨在提供一个统一的基于VLM的自主驾驶框架，便于与不断发展的商业和开源模型进行集成。我们构建了十二个自主驾驶代理，使用不同的VLMs，并在挑战性的nuScenes预测任务上评估其性能，全面评估计算指标并提供关键见解。尽管VLMs在场景理解能力上表现强劲，但其在自主驾驶任务中的实际表现仍令人担忧。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主驾驶领域中缺乏动态更新和快速验证的平台问题。现有方法往往依赖于特定的定制化设计，难以适应快速变化的技术环境。

核心思路：LightEMMA通过提供一个轻量级的端到端多模态模型，消除了对特定定制的依赖，允许用户方便地集成最新的VLMs，从而提升自主驾驶的灵活性和适应性。

技术框架：LightEMMA的整体架构包括多个模块，首先是输入的多模态数据处理，其次是基于VLM的决策模块，最后是输出的控制指令生成。每个模块都经过优化，以确保高效的性能和准确的决策。

关键创新：LightEMMA的主要创新在于其轻量级设计和无缝集成能力，使得模型能够快速适应新的数据和任务需求。这与传统的重型模型形成鲜明对比，后者往往需要复杂的定制和调整。

关键设计：在模型设计中，LightEMMA采用了优化的损失函数和网络结构，以提高计算效率和决策准确性。此外，模型的参数设置经过精心调整，以确保在不同场景下的稳定性和可靠性。

📊 实验亮点

在nuScenes预测任务中，构建的十二个自主驾驶代理展示了VLMs的强大能力，尽管在场景理解上表现优异，但实际性能仍需改进。实验结果表明，模型复杂性与性能提升之间并不总是正相关，强调了任务特定设计的重要性。

🎯 应用场景

LightEMMA的研究成果在自主驾驶领域具有广泛的应用潜力。其轻量级和灵活的特性使得该模型能够快速适应不同的驾驶环境和任务需求，能够为未来的智能交通系统提供强有力的技术支持。此外，随着技术的不断进步，LightEMMA也为其他多模态应用提供了借鉴，推动了相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated significant potential for end-to-end autonomous driving. However, the field still lacks a practical platform that enables dynamic model updates, rapid validation, fair comparison, and intuitive performance assessment. To that end, we introduce LightEMMA, a Lightweight End-to-End Multimodal Model for Autonomous driving. LightEMMA provides a unified, VLM-based autonomous driving framework without ad hoc customizations, enabling easy integration with evolving state-of-the-art commercial and open-source models. We construct twelve autonomous driving agents using various VLMs and evaluate their performance on the challenging nuScenes prediction task, comprehensively assessing computational metrics and providing critical insights. Illustrative examples show that, although VLMs exhibit strong scenario interpretation capabilities, their practical performance in autonomous driving tasks remains a concern. Additionally, increased model complexity and extended reasoning do not necessarily lead to better performance, emphasizing the need for further improvements and task-specific designs. The code is available at https://github.com/michigan-traffic-lab/LightEMMA.