多模态大语言模型（MLLMs）自问世以来，在众多实际应用领域产生了重大影响，尤其是在自动驾驶（AD）方面。这些模型能够处理复杂的视觉数据，并对细致的驾驶场景进行推理，为端到端的自动驾驶系统开创了新的范式。然而，由于现有的微调方法需要大量的资源——包括强大的计算能力、大规模的数据集和大量的资金——开发端到端的自动驾驶模型进展较为缓慢。
受到最近在推理计算方面进展的启发，Texas A&M University等团队提出了OpenEMMA，这是一个基于MLLMs的开源端到端框架。通过引入链式思维（Chain-of-Thought）推理过程，OpenEMMA在利用多种不同的MLLMs时，相较于基准模型实现了显著的改进。此外，OpenEMMA在各种具有挑战性的驾驶场景中展示了其有效性、泛化能力和鲁棒性，为自动驾驶提供了一种更高效且有效的方法。
为了应对类似EMMA这样的闭源模型的局限性，我们引入了OpenEMMA——一个开源的端到端自动驾驶（AD）框架。该框架旨在使用公开可用的工具和模型来复制EMMA的核心功能，从而实现这些先进技术的民主化，为更广泛的研究和发展提供平台。
与EMMA相似，OpenEMMA以面向前方的摄像头图像和文本形式的历史自车状态作为输入。驾驶任务被构架为视觉问答（VQA）问题，通过链式思维（Chain-of-Thought）推理引导模型生成关于关键物体的详细描述、行为洞察以及元驾驶决策。这些决策由模型直接推断得出，为路径点生成提供了必要的背景信息。
针对多模态大语言模型（MLLMs）在目标检测任务上的已知局限性，OpenEMMA集成了一个特别优化用于3D边界框预测的微调版YOLO，显著提高了检测精度。此外，利用MLLMs预先存在的世界知识，OpenEMMA能够为诸如场景理解等感知任务产生可解释的、人类可读的输出，从而增强了透明度和易用性。
整个处理流程和支持的任务如图1所示。通过这种方式，OpenEMMA不仅提升了自动驾驶系统的性能，还促进了社区内的协作和创新。
团队开发了OpenEMMA，这是一个基于预训练的多模态大语言模型（MLLMs）L的计算高效的端到端自动驾驶（AD）系统。如图1所示，OpenEMMA通过将历史驾驶状态T和视觉驾驶场景I作为输入，来预测未来的行驶轨迹P，并同时检测交通参与者。
具体来说，OpenEMMA利用了预训练的MLLMs的强大能力，这些模型已经学习了大量的世界知识和模式识别技能。在给定当前车辆周围的视觉信息（例如，来自摄像头的图像）和过去一段时间内的驾驶状态（例如，速度、方向、位置等）后，OpenEMMA能够：
1. 预测未来轨迹：根据过去的驾驶行为和当前的视觉场景，预测车辆接下来可能的行驶路径。
2. 检测交通参与者：识别并分类道路上的其他对象，如行人、自行车、其他车辆等，这对于确保安全驾驶至关重要。
3. 做出决策：使用链式思维（Chain-of-Thought）推理过程，对复杂的驾驶情况进行分析，从而为车辆提供必要的操作指导，比如加速、减速或转向。
OpenEMMA的设计旨在提高自动驾驶系统的效率和性能，同时保持较低的计算资源需求，使其更易于部署和广泛应用。此外，作为一个开源项目，它促进了社区内的协作和创新，推动了自动驾驶技术的进步。
利用预训练的多模态大语言模型（MLLMs）的强大能力，我们将链式思维（Chain-of-Thought）推理过程整合到端到端的轨迹规划过程中，采用与基于指令的方法。由于MLLMs是用人类可解释的知识进行训练的，我们促使这些模型生成同样具有人类可解释性的知识。
不同于以往直接在局部坐标中生成轨迹的预测方法，我们生成了两个中间表示：速度向量和曲率向量。其中：
速度向量表示车辆速度的大小，反映了驾驶者应踩油门的程度。
曲率向量表示车辆的转向率，对应于驾驶者转动方向盘的角度。
这种设计旨在反映人类驾驶行为的本质：速度决定了油门的力度，而曲率则决定了方向盘的转动程度。通过这种方式，OpenEMMA不仅能够提供更贴近人类驾驶习惯的决策，还能确保其输出易于理解和解释，从而提高了系统的透明度和可信度。此外，这种方法有助于增强自动驾驶系统的安全性和可靠性，因为它使系统的行为更加直观，便于人类驾驶员理解和信任。具体公式如下图所示：
这种方法通过将轨迹生成任务分解为人类可解释的组件，提供了一个稳健且易于理解的规划路径，模拟了驾驶过程。具体分为以下几个阶段：
阶段1：推理
在第一阶段，我们利用驾驶场景的前置摄像头图像以及自车过去5秒的历史数据（包括速度和曲率）作为输入到预训练的多模态大语言模型（MLLMs）。随后，我们设计特定任务的提示来引导MLLMs对当前自车驾驶场景进行全面推理，具体来说，推理过程涵盖以下三个方面：
1. 意图指令 (Intent Command)
明确表达 自车基于当前场景的预期动作，例如：
继续沿车道行驶、左转、右转或直行。
是否应保持当前速度、减速或加速。
这些意图指令为后续轨迹规划提供了清晰的方向，并确保了驾驶决策的一致性和安全性。
2. 场景描述 (Scene Description)
简洁描述当前驾驶场景，根据交通信号灯状态、其他车辆或行人的动态以及车道标记进行说明。例如：
“前方红灯亮起，左右两侧无车辆，行人正在通过右侧人行横道。”
“前方绿灯通行，左侧车辆准备并入本车道。”
这有助于系统全面理解当前环境，为准确的驾驶决策提供依据。
3. 主要对象 (Major Objects)
识别道路使用者，即自车驾驶员应注意的对象，明确他们在驾驶场景图像中的位置。对于每个道路使用者，提供简短描述其当前行为，并解释其存在对自车决策过程的重要性。例如：
行人：“位于右侧人行横道上，正向左穿越马路。重要性：需要减速以确保行人安全通过。”
车辆：左侧一辆轿车正在加速准备并入本车道。重要性：需注意避让，可能需要调整速度或车道。”
通过这种方式，OpenEMMA不仅能够生成详细的驾驶意图和场景描述，还能识别关键的道路使用者及其行为，从而为自动驾驶系统提供更加精准和安全的决策支持。这种方法模仿了人类驾驶员的思考过程，提高了系统的透明度和可解释性，增强了其应对复杂驾驶情境的能力。
阶段2：预测
通过结合链式思维（Chain-of-Thought）推理过程和自车的历史状态，促使多模态大语言模型（MLLMs）生成未来 T 秒内的速度 S和曲率 C（共 2T 个轨迹点），这些预测随后被整合以计算最终的轨迹 T。
2.2 视觉专家增强的目标检测
在自动驾驶（AD）中，一个关键任务是检测道路上物体的3D边界框。我们发现，现成的预训练多模态大语言模型（MLLMs）由于空间推理能力的限制，难以提供高质量的检测结果。为了克服这一挑战，在不额外微调MLLM的情况下实现高精度的检测，我们将一个外部的视觉专业模型集成到OpenEMMA中，有效解决了检测任务。
我们的OpenEMMA专注于使用前置摄像头进行目标检测，并处理单帧数据，而不是连续帧序列。这将任务置于单目相机基于的3D目标检测范围内。该领域的研究一般分为两类：深度辅助方法[27–29]和仅图像方法[30–33]。深度辅助方法通过预测深度信息来辅助检测，而仅图像方法则完全依赖RGB数据进行直接预测。在这些方法中，我们选择了YOLO3D[30]，因为它结合了可靠的准确性、高质量的开源实现以及轻量级架构，使得高效微调和实际集成成为可能。
YOLO3D 方法概述
YOLO3D 是一种两阶段的3D目标检测方法，它强制执行2D-3D边界框一致性约束。具体来说，它假设每个3D边界框紧密包含在其对应的2D边界框内。该方法首先预测2D边界框，然后估计每个检测到物体的3D尺寸和局部方向。3D边界框的七个参数——中心位置、尺寸和偏航角 ——根据2D边界框和3D估计联合计算得出。
这种方法不仅提高了目标检测的准确性和鲁棒性，还确保了系统能够快速适应新的驾驶环境，从而增强了OpenEMMA的整体性能和可靠性。
在本文中，我们提出了OpenEMMA——一个基于多模态大语言模型（MLLMs）构建的开源、计算高效的端到端自动驾驶框架。通过利用自车的历史数据和前置摄像头捕捉的图像，OpenEMMA采用链式思维（Chain-of-Thought）推理过程来预测自车未来的速度和曲率，并将这些预测整合到轨迹规划过程中。
此外，通过集成一个微调后的外部视觉专业模型，OpenEMMA实现了对道路上3D物体的精确检测。该框架不仅展示了相对于零样本基线模型的显著改进，还证明了其在各种具有挑战性的驾驶场景中的有效性、泛化能力和鲁棒性。OpenEMMA的关键特点包括：
高效推理：结合历史驾驶数据和实时视觉输入，使用链式思维推理生成未来行驶参数。
精准检测：通过集成专门优化的视觉模型，提高了3D物体检测的精度。
性能提升：相较于零样本基线模型，OpenEMMA在多个关键指标上表现出显著进步。
广泛应用：适用于多种复杂驾驶环境，展现了强大的适应性和可靠性。
总之，OpenEMMA为自动驾驶技术提供了一种创新且高效的方法，推动了该领域的进一步发展。
来源：汽车未来科技Lab
