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如何克服端到端自动驾驶中语义推理与动作输出的鸿沟？

2025-08-25

1.2 K

三阶段统一优化方案

Orion通过以下架构设计解决语义-动作对齐难题：

跨模态对齐层：EVA-CLIP视觉编码器（224×224输入）与QLoRA微调的LLM（7B参数）共享注意力机制
可训练接口设计：在VLM输出端添加轻量级Adapter（仅0.5M参数），将文本指令编码为运动学参数
在线修正机制：通过CARLA的RGBD相机实时反馈修正轨迹偏差

具体操作流程：

准备阶段：下载eva02_petr_proj.pth和pretrain_qformer.pth权重文件
训练配置：在configs/train.yaml中设置joint_optimization=True
验证方法：运行python eval_gap.py –metric semantic_action_gap

该方案在nuScenes验证集上达到82.3%的指令-动作匹配度，较基线方法提升2.1倍。特别在’礼让行人’等复杂场景表现突出。

本答案来源于文章《Orion：小米开源的端到端自动驾驶推理与规划框架》

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