Os sistemas tradicionais de tomada de decisão de direção autônoma geralmente dependem do design modular. Desde a percepção ambiental, o planejamento de tomada de decisão até o controle de veículos, cada subsistema trabalha de forma independente e colaborativa a operação do veículo. Em cenários de tráfego complexos, essa arquitetura hierárquica é propensa a problemas como erros cumulativos, perda de informações e desempenho insuficiente em tempo real. Modelos grandes estão mudando gradualmente essa situação com seus parâmetros maciços, recursos de processamento de dados cruzados e paradigmas de aprendizagem de ponta a ponta. Ele pode não apenas obter fusão eficiente de dados de vários sensores no nível da percepção, mas também planejar estratégias de direção mais razoáveis para veículos por meio de profundo entendimento semântico e raciocínio lógico no nível de tomada de decisão, aumentando assim a segurança e a robustez geral.
As vantagens de grandes modelos em direção autônoma
O processo de desenvolvimento da própria tecnologia de direção autônoma passou por vários estágios, desde a condução assistida antecipada até a transição gradual para a direção totalmente autônoma. Os primeiros sistemas baseavam -se principalmente em detecção de objetos simples e controle de regras. Com o desenvolvimento da aprendizagem profunda, a adoção de métodos como CNN, RNN e até GaN melhorou continuamente a percepção ambiental e as capacidades de tomada de decisão. Além disso, a tecnologia que combina a representação e o transformador de Bird Eye View) tem, em certa medida, compensou as deficiências dos métodos tradicionais na modelagem espaço-temporal. Pode -se dizer que a introdução de grandes modelos está reformulando fundamentalmente a arquitetura geral de sistemas de direção autônomos, estabelecendo uma base sólida para a comercialização dos níveis L3, L4 e até L5 no futuro.
A arquitetura do modelo baseada no transformador geralmente adota o mecanismo de auto-atimento, que pode capturar dependências de longa distância, melhorando significativamente a globalidade e a precisão do processamento de informações. Através da abordagem de ajuste pré-treinamento, o modelo é pré-treinado em dados não marcados em larga escala e depois ajustado para tarefas específicas de direção autônoma. Isso não apenas reduz a dependência de uma grande quantidade de dados rotulados, mas também permite que o modelo tenha bons recursos de migração de domínio cruzado. Modelos grandes multimodais podem processar simultaneamente vários formulários de dados, como imagens, nuvens de pontos e dados de radar, alcançando um salto de "ver" para "entender" e dotar sistemas de direção autônomos com capacidades cognitivas semelhantes às dos seres humanos.
A aplicação específica de grandes modelos em direção autônoma
Em sistemas de direção autônomos, a aplicação de grandes modelos é refletida principalmente em vários aspectos, como percepção ambiental, tomada de decisão e planejamento e controle de veículos. Em termos de percepção ambiental, os sistemas tradicionais dependem principalmente dos dados de um único sensor para detecção de alvo e segmentação semântica. No entanto, devido às limitações da iluminação, do clima e dos próprios sensores, eles geralmente têm dificuldade em lidar com cenários complexos. Através da tecnologia multimodal de fusão de dados, os grandes modelos podem integrar vários dados, como câmeras, LiDARS, radares de ondas milimétricas e mapas de alta precisão para formar uma representação mais rica e precisa do ambiente. Por exemplo, o Modelo de Ação Visual-Language (VLA) pode extrair simultaneamente a informação visual e a informação semântica na imagem e mostra uma precisão extremamente alta na detecção de obstáculos, prevendo comportamentos de pedestres e julgando as condições da estrada. Depois que as informações de vários sensores são profundamente fundidas com o modelo grande, não apenas a robustez da detecção de alvos é aprimorada, mas também a previsão de cenas dinâmicas pode ser alcançada durante a análise de séries temporais, fornecendo informações mais confiáveis para a tomada de decisão do veículo.
No nível de tomada de decisão e planejamento, os sistemas de direção autônomos tradicionais geralmente dependem de regras predefinidas ou algoritmos de planejamento baseados em modelos para converter os resultados da percepção em planejamento de caminhos e decisões de ação. No entanto, esse método é propenso a falhas ao enfrentar condições complexas de tráfego que nunca foram vistas antes, e o design da interface entre cada módulo é bastante rígido, dificultando a obtenção de otimização de ponta a ponta. Por meio de uma estrutura de aprendizado de ponta a ponta, os modelos grandes podem extrair diretamente as informações importantes dos dados de sensores brutos e gerar comandos de controle de veículos por meio de raciocínio lógico inerente. DriveGPT -4 e LanguageMPC demonstraram o potencial de usar modelos grandes para a tomada de decisões com várias tarefas. Seus modelos podem não apenas gerar estratégias de direção razoáveis em cenários complexos, mas também fornecer explicações detalhadas, melhorando a interpretabilidade do sistema. A vantagem dessa tomada de decisão de ponta a ponta reside na redução dos erros intermediários no processo de transmissão de informações e permitindo que todo o sistema tenha a capacidade de se adaptar a novos cenários.
O controle do veículo, como a etapa final da direção autônoma, requer não apenas a precisão da tomada de decisão, mas também a garantia da resposta em tempo real do sistema. Como os grandes modelos geralmente têm numerosos parâmetros e enormes custos computacionais, existem certos desafios em sua implantação direta em sistemas montados em veículos. A indústria fez explorações extensas em compactação e peso leve. Através da tecnologia de destilação do modelo, o conhecimento essencial em modelos grandes é extraído e depois transferido para modelos pequenos e eficientes para obter uma combinação perfeita com hardware no veículo (como a série NVIDIA Drive AGX). Essa tecnologia não apenas mantém o alto desempenho de modelos grandes, mas também garante que o tempo de resposta atenda aos requisitos do controle em tempo real, desempenhando um papel significativo no processo de comercialização da direção autônoma L3\/L4.
Na simulação e na verificação de circuito fechado de direção autônoma, grandes modelos também demonstraram vantagens significativas. O treinamento com dados em larga escala e cenas sintéticas pode construir modelos mundiais realistas, e os testes de circuito fechado podem ser alcançados em um ambiente virtual através da tecnologia Twin Digital. Esse método não apenas reduz significativamente os riscos e os custos da realização de um grande número de testes em estradas reais, mas também pode simular rapidamente vários cenários de cauda extrema e de longa cauda, fornecendo suporte de dados suficientes para a otimização iterativa do modelo. O modelo Emma de Waymo, aproveitando as plataformas de simulação e a grande tecnologia de modelo, alcançou a previsão de trajetória de alta precisão e a tomada de decisões de prevenção de colisões. Seu desempenho excede em muito o dos sistemas hierárquicos tradicionais, fornecendo uma nova abordagem para a verificação de circuito fechado de futuros sistemas de direção totalmente autônomos.
Além disso, modelos grandes também tiveram um papel significativo no aprimoramento da segurança do sistema e da experiência do usuário. A condução autônoma não é apenas uma questão técnica; Também envolve a interação humano-computador e questões de confiança social. Através da tecnologia de processamento de linguagem natural, os grandes modelos podem obter conversas em tempo real com motoristas, fornecer sugestões de direção e alertas de emergência e até oferecer assistência personalizada com base nas emoções do motorista. Esse design de interação pode aumentar significativamente a confiança dos passageiros, tornando o sistema de direção autônomo não apenas mais avançado em tecnologia, mas também mais alinhado às necessidades do usuário em aplicações práticas.
Que desafios os grandes modelos representam na direção autônoma?
Embora modelos grandes tenham mostrado grande potencial no campo da direção autônoma, ainda existem muitos problemas em transformá -los de realizações de laboratório em aplicações comerciais. Atualmente, os recursos de desempenho e computação em tempo real são um dos principais gargalos. Modelos grandes geralmente têm uma grande escala de parâmetros e alta complexidade computacional. Para gerar decisões dentro do nível milissegundo, representa requisitos extremamente altos para o poder de computação da plataforma de computação em veículos. Os chips de IA dedicados podem ser usados e modelos grandes podem ser compactados através de técnicas como destilação e quantização do modelo, buscando atender aos requisitos de resposta em tempo real, garantindo o desempenho.
As questões de segurança e robustez também são desafios essenciais na aplicação de grandes modelos. Uma vez que um veículo autônomo comete um erro de tomada de decisão, as consequências podem ser muito sérias. Portanto, os grandes modelos devem passar por testes e verificação estritos antes de serem usados em uso prático para garantir que eles possam responder corretamente em vários cenários complexos e extremos. Devido à natureza "Black Box" de grandes modelos, seus processos internos de tomada de decisão geralmente são difíceis de explicar. Como aprimorar a interpretabilidade do modelo, garantindo que o alto desempenho tenha se tornado um problema urgente para as autoridades e montadoras reguladoras resolverem. No futuro, combinando métodos como aprendizado de reforço, ajuste fino com base no feedback humano e restrições de regras, espera-se que projete sistemas de tomada de decisão eficientes e transparentes.
A privacidade dos dados e os problemas éticos não podem ser ignorados na aplicação de grandes modelos. Os sistemas de direção autônomos precisam coletar uma grande quantidade de dados de veículos, ambientais e usuários, e o armazenamento e o uso seguros desses dados estão diretamente relacionados à proteção da privacidade do usuário. Como aproveitar completamente as vantagens do big data, garantindo que a segurança da transmissão e processamento de dados seja a primeira questão que as autoridades regulatórias precisam abordar. É necessário formular padrões rígidos de proteção de dados e mecanismos de proteção de privacidade para fornecer garantias institucionais para a aplicação segura de grandes modelos em direção autônoma.
A colaboração entre software e hardware também é a chave para a implementação de grandes modelos. A aplicação bem-sucedida de modelos grandes não apenas depende da inovação do algoritmo, mas também requer suporte de hardware de alto desempenho. Atualmente, os principais fabricantes lançaram sucessivamente as plataformas de computação em veículos de nova geração, como a NVIDIA Drive AGX Pegasus, Atlan etc. Essas plataformas fornecem garantias de hardware para a inferência em tempo real e a implantação em larga escala de grandes modelos. O avanço contínuo da tecnologia de sensores também forneceu fontes de dados mais abundantes e de alta qualidade para fusão de dados multimodais. Com a melhoria contínua de todo o ecossistema de direção autônoma, a profunda integração de software e hardware deve levar todo o setor a uma nova era de viagens inteligentes.
O profundo impacto de grandes modelos na tecnologia de direção autônoma não se reflete apenas em detalhes técnicos, mas também desencadeou uma mudança de paradigma dos sistemas modulares tradicionais para a inteligência de ponta a ponta e da inteligência perceptiva à inteligência cognitiva. O futuro sistema de direção autônomo, liderado por grandes modelos, alcançará a percepção ambiental de maior precisão, a tomada e o planejamento de decisões mais flexíveis, além de controle de veículos mais seguro e eficiente. Ao mesmo tempo, atingirá um novo nível na interação humana-máquina, assistência personalizada e segurança de dados.