大规模基础模型在自动驾驶中的应用
计算机视觉与模式识别
2024-01-08 v7
摘要
自 2004/05 年 DARPA 大挑战（乡村）与 2007 年城市挑战赛以来，自动驾驶一直是 AI 应用最活跃的领域。近来由大语言模型（LLMs）驱动，诸如 chatGPT 与 PaLM 的聊天系统涌现，并迅速成为自然语言处理（NLP）中实现人工通用智能（AGI）的有前景方向。自然而然地产生一种想法：我们可以利用这些能力重构自动驾驶。通过将 LLM 与基础模型结合，有望借助人类知识、常识与推理从当前长尾 AI 困境中重建自动驾驶系统。本文调研了应用于自动驾驶的基础模型与 LLM 技术，分类涵盖仿真、世界模型、数据标注以及规划或端到端（E2E）方案等。
引用
@article{arxiv.2311.12144,
title = {Applications of Large Scale Foundation Models for Autonomous Driving},
author = {Yu Huang and Yue Chen and Zhu Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.12144},
year = {2024}
}
备注
23 pages. A survey paper