Interpretable und ganzheitliche autonome Fahrsysteme durch große Sprachmodelle

מושגי ליבה

DriveGPT4 ist ein neuartiges interpretierbares ganzheitliches autonomes Fahrsystem, das auf großen Sprachmodellen basiert. Es kann Videoeingaben und Textanfragen verarbeiten, Fahrzeugaktionen interpretieren, relevante Begründungen liefern und eine Vielzahl von Fragen der Nutzer effektiv beantworten. Darüber hinaus sagt DriveGPT4 Niedrigsteuersignale in einem ganzheitlichen Ansatz vorher.

תקציר

Die Studie stellt DriveGPT4 vor, ein neuartiges interpretierbares ganzheitliches autonomes Fahrsystem, das auf großen Sprachmodellen basiert.

DriveGPT4 kann Videoeingaben und Textanfragen verarbeiten. Es kann Fahrzeugaktionen interpretieren, relevante Begründungen liefern und eine Vielzahl von Fragen der Nutzer effektiv beantworten. Darüber hinaus sagt DriveGPT4 Niedrigsteuersignale in einem ganzheitlichen Ansatz vorher.

Um DriveGPT4 zu trainieren, wurde ein speziell auf autonomes Fahren zugeschnittener Datensatz für visuelle Anweisungen mit Hilfe von ChatGPT erstellt. Dieser Datensatz wurde zusammen mit allgemeinen Anweisungsdaten verwendet, um DriveGPT4 durch Mix-Finetuning zu trainieren.

Evaluierungen auf dem BDD-X-Datensatz zeigen die überlegene qualitative und quantitative Leistung von DriveGPT4. Die Feinjustierung domänenspezifischer Daten ermöglicht es DriveGPT4, bei der Verankerung des autonomen Fahrens nahe an oder sogar bessere Ergebnisse als GPT4-V zu erzielen.

סטטיסטיקה

Die Länge des Videoclips beträgt 2,10 Sekunden.
Die aktuelle Geschwindigkeit des Fahrzeugs beträgt 2,15 m/s.

ציטוטים

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תובנות מפתח מזוקקות מ:

DriveGPT4

by Zhenhua Xu,Y... ב- arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.01412.pdf

שאלות מעמיקות

Wie könnte DriveGPT4 in Zukunft für Closed-Loop-Fahrzeugsteuerungsaufgaben erweitert werden?

DriveGPT4 könnte für Closed-Loop-Fahrzeugsteuerungsaufgaben erweitert werden, indem es in Echtzeit auf Sensorinformationen reagiert und kontinuierlich die Umgebung überwacht. Dies würde eine Rückkopplungsschleife ermöglichen, in der das System seine Entscheidungen basierend auf den aktuellen Bedingungen anpasst. Durch die Integration von Algorithmen für die Pfadplanung und Hindernisvermeidung könnte DriveGPT4 auch autonom optimale Fahrwege berechnen und Hindernisse umgehen.

Welche ethischen und rechtlichen Bedenken könnten bei der Verwendung von interpretierbaren autonomen Fahrsystemen wie DriveGPT4 auftreten?

Bei der Verwendung von interpretierbaren autonomen Fahrsystemen wie DriveGPT4 könnten ethische und rechtliche Bedenken hinsichtlich der Verantwortlichkeit im Falle von Unfällen auftreten. Da diese Systeme auf maschinellem Lernen basieren, könnte die Frage der Haftung und Schuldzuweisung bei Unfällen komplex werden. Darüber hinaus könnten Datenschutzbedenken entstehen, da diese Systeme möglicherweise sensible Daten über die Umgebung und die Insassen sammeln.

Wie könnte die Leistung von DriveGPT4 durch den Einsatz von Simulationsumgebungen oder zusätzlichen Sensordaten weiter verbessert werden?

Die Leistung von DriveGPT4 könnte durch den Einsatz von Simulationsumgebungen verbessert werden, um das Training in verschiedenen Szenarien zu ermöglichen und das System auf eine Vielzahl von Situationen vorzubereiten. Durch die Integration zusätzlicher Sensordaten, wie z.B. Lidar oder Radar, könnte DriveGPT4 eine umfassendere und präzisere Wahrnehmung der Umgebung erreichen, was zu verbesserten Entscheidungen und einer sichereren Fahrweise führen würde.