A hagyományos autonóm vezetési döntéshozatali rendszerek gyakran a moduláris kialakításra támaszkodnak. A környezeti észlelésektől, a döntéshozatal tervezésétől kezdve a járművek ellenőrzéséig az egyes alrendszer önállóan működik, és együttműködve irányítja a jármű működését. Komplex forgalmi forgatási forgatókönyvekben ez a hierarchikus architektúra olyan problémákra hajlamos, mint például a kumulatív hibák, az információvesztés és az elégtelen valós idejű teljesítmény. A nagy modellek fokozatosan megváltoztatják ezt a helyzetet hatalmas paramétereikkel, keresztmodális adatfeldolgozási képességeikkel és a végpontok közötti tanulási paradigmákkal. Nemcsak a multi-érzékelő adatok hatékony fúzióját érheti el az észlelés szintjén, hanem ésszerűbb vezetési stratégiákat is megtervez a járművek számára a mély szemantikai megértés és a logikai érvelés révén a döntéshozatali szinten, ezáltal javítva az általános biztonságot és a robusztusságot.
A nagy modellek előnyei az autonóm vezetésben
Maga az autonóm vezetési technológia fejlesztési folyamata több szakaszon ment keresztül, a korai segített vezetéstől a fokozatos átmenetig a teljesen autonóm vezetésig. A korai rendszerek elsősorban az egyszerű objektum -észlelésre és a szabályvezérlésre támaszkodtak. A mély tanulás fejlesztésével olyan módszerek elfogadása, mint a CNN, az RNN és még a GAN, folyamatosan javította a környezeti észlelést és a döntéshozatali képességeket. Sőt, a BEV (madár szem nézet) és a transzformátor kombinációját kombináló technológia bizonyos mértékben a hagyományos módszerek hiányosságai miatt jelentette a térbeli-időbeli modellezésben. Elmondható, hogy a nagy modellek bevezetése alapvetően átalakítja az autonóm vezetési rendszerek általános architektúráját, szilárd alapot teremtve az L3, L4 és akár L5 szintek forgalomba hozatalához a jövőben.
A transzformátoron alapuló modell-architektúra általában az öngyújtási mechanizmust alkalmazza, amely megragadhatja a távolsági függőségeket, ezáltal jelentősen javítva az információfeldolgozás globalitását és pontosságát. Az edzés előtti finomító megközelítés révén a modellt előre kiképzik a nagyszabású, nem címkézett adatokkal, majd finoman beállítják a konkrét autonóm vezetési feladatokhoz. Ez nemcsak csökkenti a nagy mennyiségű címkézett adat iránti támaszkodást, hanem lehetővé teszi a modell számára, hogy jó domain migrációs képességekkel rendelkezzen. A multimodális nagy modellek egyidejűleg feldolgozhatják a különféle adatformákat, például a képeket, a pontfelhőket és a radar adatait, és elérhetik a "látást" a "megértésig", és olyan autonóm vezetési rendszereket, amelyek kognitív képességekkel rendelkeznek, hasonlóak az emberekhez.
A nagy modellek konkrét alkalmazása az autonóm vezetésben
Az autonóm vezetési rendszerekben a nagy modellek alkalmazása elsősorban több szempontból tükröződik, mint például a környezeti észlelés, a döntéshozatal és a tervezés, valamint a járművek ellenőrzése. A környezeti észlelés szempontjából a hagyományos rendszerek elsősorban egyetlen érzékelő adataira támaszkodnak a célérzékelés és a szemantikai szegmentálás szempontjából. A megvilágítás, az időjárás és az érzékelők korlátozásai miatt azonban gyakran nehezen kezelik az összetett forgatókönyveket. A multimodális adatfúziós technológián keresztül a nagy modellek különféle adatokat integrálhatnak, például kamerák, lidars, milliméter hullámú radarok és nagy pontosságú térképek, hogy a környezet gazdagabb és pontosabb ábrázolását képezzék. Például a Visual-Language-Action Model (VLA) egyidejűleg kinyerheti a képen a vizuális információkat és a szemantikai információkat, és rendkívül nagy pontosságot mutat az akadályok észlelésében, a gyalogosok viselkedésének előrejelzésében és az útviszonyok megítélésében. Miután a több érzékelő információit mélyen megolvasztja a nagy modell, nemcsak a célérzékelés robusztussága, hanem a dinamikus jelenetek előrejelzése is az idősorok elemzésével érhető el, amely megbízhatóbb hozzájárulást biztosít a jármű döntéshozatalához.
A döntéshozatali és a tervezési szinten a hagyományos autonóm vezetési rendszerek általában az előre beállított szabályokra vagy a modell-alapú tervezési algoritmusokra támaszkodnak, hogy az észlelési eredményeket az utatervezési és cselekvési döntésekké alakítsák. Ez a módszer azonban hajlamos a kudarcra, ha olyan komplex forgalmi feltételekkel szembesül, amelyeket még soha nem láttak, és az egyes modulok közötti interfész kialakítása meglehetősen merev, megnehezítve a végpontok közötti optimalizálás elérését. A végpontok közötti tanulási kereten keresztül a nagy modellek közvetlenül kinyerhetik a kulcsfontosságú információkat a nyers érzékelő adatokból, és a járművezérlő parancsokat a velejáró logikai érvelés révén generálhatják. A DriveGPT -4 és a LanguageMPC bebizonyította, hogy a nagy modellek felhasználásának lehetősége van a multi-task döntéshozatalhoz. Modelleik nemcsak ésszerű vezetési stratégiákat generálhatnak összetett forgatókönyvekben, hanem részletes magyarázatokat is nyújthatnak, javítva a rendszer értelmezhetőségét. Ennek a végpontig terjedő döntéshozatalnak az az előnye, hogy csökkenti az információátviteli folyamat közbenső hibáit, és lehetővé teszi, hogy az egész rendszer képes legyen alkalmazkodni az új forgatókönyvekhez.
A járművezérlés, mint az autonóm vezetés utolsó lépése, nemcsak a döntéshozatal pontosságát igényli, hanem a rendszer valós idejű reakciójának garantálását is. Mivel a nagy modellek általában számos paraméterrel és hatalmas számítási költségekkel rendelkeznek, a járműre szerelt rendszerek közvetlen telepítésében vannak bizonyos kihívások. Az iparág kiterjedt kutatásokat végzett a modell tömörítésében és a könnyűsúlyban. A modell desztillációs technológiáján keresztül a nagy modellekben az alapvető ismereteket kivonják, majd kicsi és hatékony modellekbe továbbítják, hogy tökéletesen illeszkedjenek a járműben lévő hardverekkel (például az NVIDIA Drive AGX sorozathoz). Ez a technológia nemcsak megtartja a nagy modellek nagy teljesítményét, hanem biztosítja azt is, hogy a válaszidő megfeleljen a valós idejű ellenőrzés követelményeinek, ezáltal jelentős szerepet játszik az L3/L4 autonóm vezetés forgalomba hozatalában.
Az autonóm vezetés szimulációjában és zárt hurok-ellenőrzésében a nagy modellek szintén jelentős előnyöket mutattak. A nagyszabású adatokkal és a szintetikus jelenetekkel való képzés reális világmodelleket építhet fel, és a zárt hurkú tesztelés virtuális környezetben érhető el a digitális iker technológián keresztül. Ez a módszer nemcsak jelentősen csökkenti a nagyszámú teszt végrehajtásának kockázatait és költségeit a valós utakon, hanem gyorsan szimulálhatja a különféle szélsőséges és hosszú farkú forgatókönyveket, elegendő adat-támogatást biztosítva a modell iteratív optimalizálásához. A Waymo Emma modellje a szimulációs platformok és a nagy modell technológiák kihasználásával nagy pontosságú előrejelzést és ütközés elkerülési döntéshozatalt ért el. Teljesítménye messze meghaladja a hagyományos hierarchikus rendszerek teljesítményét, új megközelítést biztosítva a jövőben teljesen autonóm vezetési rendszerek zárt hurkú ellenőrzéséhez.
Ezenkívül a nagy modellek jelentős szerepet játszottak a rendszerbiztonság és a felhasználói élmény javításában is. Az autonóm vezetés nem csupán technikai kérdés; Ez magában foglalja az ember-számítógép interakcióját és a társadalmi bizalom kérdéseit is. A természetes nyelvfeldolgozási technológián keresztül a nagy modellek valós idejű beszélgetéseket érhetnek el a járművezetőkkel, vezetési javaslatokat és sürgősségi riasztásokat nyújthatnak, és akár személyre szabott segítséget nyújthatnak a vezető érzelmei alapján. Egy ilyen interakciós kialakítás jelentősen javíthatja az utasok bizalmát, így az autonóm vezetési rendszer nemcsak fejlettebb a technológiában, hanem jobban összhangban a gyakorlati alkalmazások felhasználói igényeivel.
Milyen kihívásokat jelentenek a nagy modellek az autonóm vezetés során?
Noha a nagy modellek nagy potenciált mutattak az autonóm vezetés területén, még mindig sok probléma merül fel a laboratóriumi eredményekből a kereskedelmi alkalmazásokba történő átalakításban. A valós idejű teljesítmény és a számítási erőforrások jelenleg az egyik fő szűk keresztmetszetek. A nagy modellek általában nagyszabású paraméterekkel és magas számítási komplexitással rendelkeznek. A milliszekundumos szinten belüli döntések meghozatala rendkívül magas követelményeket jelent a járműben lévő számítástechnikai platform kiszámítására. A dedikált AI chipek használhatók, és a nagy modelleket olyan technikákkal lehet tömöríteni, mint például a modell desztillációja és kvantálása, és arra törekszenek, hogy megfeleljenek a valós idejű válaszkövetelményeknek, miközben biztosítják a teljesítményt.
A biztonság és a robusztusság kérdései szintén alapvető kihívások a nagy modellek alkalmazásában. Miután az autonóm jármű döntéshozatali hibát követ el, a következmények nagyon súlyos lehetnek. Ezért a nagy modelleknek szigorú tesztelésen és ellenőrzésen kell átesniük, mielőtt gyakorlati felhasználásra kerülnek annak biztosítása érdekében, hogy különböző komplex és szélsőséges forgatókönyvekben helyesen reagáljanak. A nagy modellek "fekete doboz" jellege miatt belső döntéshozatali folyamataikat gyakran nehéz megmagyarázni. Hogyan lehetne javítani a modell értelmezhetőségét, miközben biztosítja, hogy a nagy teljesítmény sürgős problémává váljon a szabályozó hatóságok és az autógyártók megoldása számára. A jövőben olyan módszerek kombinálásával, mint például a megerősítés tanulásának, az emberi visszacsatoláson alapuló finomhangolás és a szabályok korlátozásainak kombinálásával, várhatóan megtervezi a hatékony és átlátható döntéshozatali rendszereket.
Az adatok magánéletét és az etikai kérdéseket sem lehet figyelmen kívül hagyni a nagy modellek alkalmazásában sem. Az autonóm vezetési rendszereknek nagy mennyiségű jármű-, környezeti és felhasználói adatot kell gyűjteniük, és ezen adatok biztonságos tárolása és felhasználása közvetlenül kapcsolódik a felhasználói adatvédelem védelméhez. Az első olyan kérdés, amelyet a szabályozó hatóságoknak kezelniük kell az adatátvitel és a feldolgozás biztonságának teljes kihasználása, miközben biztosítani kell az adatátvitel és a feldolgozás biztonságát. Szigorú adatvédelmi szabványokat és adatvédelmi mechanizmusokat kell megfogalmazni, hogy intézményi garanciákat biztosítson a nagy modellek biztonságos alkalmazásához az autonóm vezetésben.
A szoftver és a hardver közötti együttműködés szintén kulcsa a nagy modellek megvalósításának. A nagy modellek sikeres alkalmazása nemcsak az algoritmus innovációjától függ, hanem nagy teljesítményű hardver-támogatást is igényel. Jelenleg a nagy gyártók egymás után elindították az új generációs járművek számítási platformjait, például az NVIDIA Drive AGX Pegasus, Atlan stb. Az érzékelő technológia folyamatos fejlődése a multimodális adatok fúziójához bővebb és kiváló minőségű adatforrásokat is nyújtott. Az autonóm vezetés teljes ökoszisztémájának folyamatos fejlesztésével a szoftverek és a hardverek mély integrációja az egész iparágot az intelligens utazás vadonatúj korszakába vezeti.
A nagy modelleknek az autonóm vezetési technológiára gyakorolt mély hatása nemcsak a műszaki részletekben tükröződik, hanem a hagyományos moduláris rendszerekről a végpontokig és az észlelési intelligenciáról a kognitív intelligenciára is. A nagy modellek által vezetett jövőbeli autonóm vezetési rendszer magasabb pontosságú környezeti észlelést, rugalmasabb döntéshozatalt és tervezést, valamint biztonságosabb és hatékonyabb járművezést fog elérni. Ugyanakkor új szintet fog elérni az emberi gépek interakciójában, a személyre szabott segítségnyújtásban és az adatbiztonságban.