DSDrive：基于统一推理与规划蒸馏大型语言模型的轻量级端到端自动驾驶
机器人学
2025-05-09 v1
摘要
我们提出了DSDrive，一个为自动驾驶整合推理与规划的精简端到端范式。DSDrive利用蒸馏方法保留大型视觉语言模型(VLM)增强推理能力的紧凑型LLM。为有效对齐推理与规划任务，进一步开发了基于路径驱动的双头协调模块，同步数据集结构、优化目标和学习过程。通过将这些任务整合到统一框架中，DSDrive依据规划结果纳入详细推理见解，从而增强了端到端管道的可解释性和可靠性。DSDrive在封闭环仿真中经过充分测试，表现与基准模型相当，甚至在许多关键指标上领先，同时模型规模更紧凑。此外，DSDrive的计算效率(如推理期间的时间和内存要求)得到了显著提升。显然，本工作带来了有前景的方面，凸显了轻量级系统在交付可解释且高效的自动驾驶解决方案方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2505.05360,
title = {DSDrive: Distilling Large Language Model for Lightweight End-to-End Autonomous Driving with Unified Reasoning and Planning},
author = {Wenru Liu and Pei Liu and Jun Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.05360},
year = {2025}
}