解决方案：基于VLM和生成式规划器的端到端框架
传统方法主要依赖规则引擎和独立模块串联，导致场景理解碎片化。Orion的解决方案分为三个关键步骤：
- 视觉语言模型整合：通过QT-Former模块提取长期历史上下文（如连续10秒的驾驶帧），将图像特征与语言指令在256维潜在空间对齐
- 多模态推理架构：采用三阶段处理流程（感知→推理→规划），其中LLM模块支持超长文本窗口（最大8192 tokens）的场景解析
- 生成式轨迹优化：使用扩散模型生成6条候选轨迹，通过可微分运动学层筛选最优路径
具体实施时，开发者应：
- 配置orion_stage3.py中的reasoning_mode参数为full
- 在commands.txt中写入自然语言指令（例如注意右侧并道车辆）
- 使用eval_causal.py脚本验证推理效果
实测表明，该方案可将复杂路口决策准确率提升42%，误判率降低至传统方法的1/3。
この答えは記事から得たものである。Orion：シャオミのオープンソースのエンド・ツー・エンドの自動運転推論・計画フレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何解决传统自动驾驶方法在复杂场景中因果推理不足的问题？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil