DriveVLM - 自动驾驶视觉语言模型
DriveVLM是一款融合了自动驾驶与视觉语言模型的智能系统，旨在增强智能汽车的场景理解和规划能力。该项目由清华大学和理想汽车联合开发，结合了前沿的AI技术和3D感知技术，提供更加智能和安全的驾驶体验。
软件功能
- 语言描述生成：DriveVLM可以生成驾驶环境的语言描述，包括天气、时间、道路类型和车道状况等。例如，系统可以描述当前是白天，城市道路，右车道被阻塞等。
- 动态特征分析：分析关键对象的位置、方向和速度，预测其未来的运动轨迹，提供驾驶决策参考。
- 3D感知技术：结合传统的3D感知技术，提供更准确的空间推理和实时规划能力。
软件特点
- 智能场景理解：通过视觉语言模型，实现对驾驶环境的智能理解，提升自动驾驶系统的认知能力。
- 实时规划：基于动态特征分析和3D感知，进行实时路径规划，确保驾驶安全。
- 高精度感知：融合多种感知技术，提供高精度的环境感知和目标识别。
- 合作开发：由清华大学和理想汽车联合开发，技术前沿，值得信赖。
应用场景
- 自动驾驶汽车：提升自动驾驶汽车的场景理解和规划能力，增强驾驶安全性和可靠性。
- 智能交通管理：用于智能交通系统的环境监测和动态规划，优化交通流量。
- 无人驾驶：应用于无人驾驶车辆的导航和障碍物避让，提高无人驾驶技术的实用性。
- 驾驶辅助系统：集成于高级驾驶辅助系统（ADAS），为驾驶员提供实时环境信息和驾驶建议。