X-Driver: Explainable Autonomous Driving with Vision-Language Models

📄 arXiv: 2505.05098v2 📥 PDF

作者: Wei Liu, Jiyuan Zhang, Binxiong Zheng, Yufeng Hu, Yingzhan Lin, Zengfeng Zeng

分类: cs.RO, cs.CL, cs.CV, cs.ET

发布日期: 2025-05-08 (更新: 2025-06-03)

💡 一句话要点

X-Driver：基于视觉-语言模型的具身智能可解释自动驾驶框架

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

关键词: 自动驾驶 多模态学习 大型语言模型 思维链 闭环控制

📋 核心要点

  1. 现有端到端自动驾驶框架在闭环测试中成功率低，难以满足真实部署需求，可解释性也较差。
  2. X-Driver利用多模态大语言模型，结合思维链和自回归建模，提升感知和决策能力，实现更强的闭环驾驶。
  3. 在CARLA仿真环境中，X-Driver在多个自动驾驶任务中超越了当前SOTA，并提高了驾驶决策的可解释性。

📝 摘要（中文）

端到端自动驾驶技术取得了显著进展，与传统流水线相比，它在系统简洁性和开放及闭环环境中的驾驶性能方面都具有优势。然而，现有的框架在闭环评估中仍然存在较低的成功率，突显了其在实际部署中的局限性。本文提出了X-Driver，一个统一的多模态大型语言模型（MLLM）框架，专为闭环自动驾驶设计，利用思维链（CoT）和自回归建模来增强感知和决策能力。我们在CARLA仿真环境中使用公共基准（包括Bench2Drive[6]）验证了X-Driver在多个自动驾驶任务中的性能。实验结果表明，X-Driver具有卓越的闭环性能，超越了当前最先进水平（SOTA），同时提高了驾驶决策的可解释性。这些发现强调了结构化推理在端到端驾驶中的重要性，并将X-Driver确立为未来闭环自动驾驶研究的强大基线。

🔬 方法详解

问题定义：现有端到端自动驾驶系统在闭环环境下的性能不足，成功率较低，并且缺乏可解释性，难以理解其决策过程。这限制了它们在真实世界中的部署和应用。论文旨在解决闭环自动驾驶中性能和可解释性不足的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）的强大能力，通过思维链（CoT）进行结构化推理，并采用自回归建模的方式进行决策。这种方法旨在模仿人类的思考过程，从而提高驾驶决策的准确性和可解释性。

技术框架：X-Driver框架主要包含以下几个模块：视觉感知模块，用于处理来自摄像头等传感器的图像信息；语言理解模块，用于理解驾驶任务和环境描述；思维链推理模块，用于生成中间推理步骤；决策模块，用于根据推理结果生成驾驶指令。整个流程采用自回归的方式进行，即每一步的输出都会影响下一步的输入。

关键创新：X-Driver的关键创新在于将多模态大型语言模型应用于闭环自动驾驶，并结合思维链进行结构化推理。这使得系统不仅能够做出驾驶决策，还能够解释其决策过程，从而提高了系统的可解释性和可靠性。与传统的端到端方法相比，X-Driver更注重推理过程，而非仅仅是输入到输出的映射。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：用于视觉感知的卷积神经网络结构、用于语言理解的Transformer模型、思维链的生成策略、决策模块的损失函数设计，以及如何将视觉信息、语言信息和推理结果有效地融合在一起。具体的参数设置和网络结构等细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

X-Driver在CARLA仿真环境中的Bench2Drive等基准测试中取得了优异的闭环性能，超越了当前最先进水平（SOTA）。更重要的是，X-Driver通过思维链实现了驾驶决策的可解释性，这对于提高自动驾驶系统的可靠性和安全性至关重要。具体的性能提升数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

X-Driver的研究成果可应用于各种自动驾驶场景，例如城市道路自动驾驶、高速公路自动驾驶和物流配送等。通过提高自动驾驶系统的性能和可解释性，可以增强用户对自动驾驶技术的信任，加速其商业化进程，并最终实现更安全、更高效的交通运输。

📄 摘要（原文）

End-to-end autonomous driving has advanced significantly, offering benefits such as system simplicity and stronger driving performance in both open-loop and closed-loop settings than conventional pipelines. However, existing frameworks still suffer from low success rates in closed-loop evaluations, highlighting their limitations in real-world deployment. In this paper, we introduce X-Driver, a unified multi-modal large language models(MLLMs) framework designed for closed-loop autonomous driving, leveraging Chain-of-Thought(CoT) and autoregressive modeling to enhance perception and decision-making. We validate X-Driver across multiple autonomous driving tasks using public benchmarks in CARLA simulation environment, including Bench2Drive[6]. Our experimental results demonstrate superior closed-loop performance, surpassing the current state-of-the-art(SOTA) while improving the interpretability of driving decisions. These findings underscore the importance of structured reasoning in end-to-end driving and establish X-Driver as a strong baseline for future research in closed-loop autonomous driving.