Prompt4Driving：自动驾驶场景下的语言提示技术

Prompt4Driving：自动驾驶场景下的语言提示技术

Prompt4Driving [AAAI2025] Language Prompt for Autonomous Driving 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt4Driving

项目介绍

Prompt4Driving 是一项专为自动驾驶设计的语言提示技术，旨在通过自然语言描述来辅助车辆理解周边环境和预测物体轨迹。该技术通过提出一种大规模的语言提示集合 NuPrompt，为自动驾驶领域带来新的研究视角和解决方案。

项目技术分析

Prompt4Driving 项目的技术核心在于构建了一种新的基于语言提示的驾驶感知任务，该任务要求模型利用语言提示作为语义线索来预测物体的轨迹。项目团队开发了一个简单的端到端基线模型——PromptTrack，该模型通过新建立的提示推理分支有效地融合了跨模态特征，以预测参照物体，并展现出令人瞩目的性能。

技术亮点

• NuPrompt 数据集：扩展了 nuScenes 数据集，通过注释语言提示创建了一个专门用于驾驶场景的大规模数据集，包含40,147个针对3D对象的语言提示。
• PromptTrack 模型：基于 PF-Track 模型构建，通过融合跨模态特征，预测物体轨迹，显著提升了自动驾驶的感知能力。

项目及技术应用场景

Prompt4Driving 项目的应用场景广泛，主要聚焦于自动驾驶领域的以下几个关键方面：

1. 物体轨迹预测：通过语言提示，模型可以更准确地预测道路上的物体运动轨迹，为车辆提供更安全的行驶决策支持。
2. 多模态感知融合：结合语言和视觉信息，提高自动驾驶系统对周边环境的理解能力。
3. 复杂场景处理：在复杂的驾驶环境中，如交通拥堵、恶劣天气等，语言提示可以辅助系统做出更合理的判断。

项目特点

创新性

Prompt4Driving 提出的语言提示概念在自动驾驶领域具有创新性，为传统的物体检测和跟踪任务提供了新的思路。

实用性

通过实际场景测试，PromptTrack 模型在多个性能指标上表现出色，证明了语言提示在实际应用中的实用性。

易用性

项目提供了详尽的文档和配置指南，帮助用户快速搭建环境并运行模型，使得这项技术更容易被研究人员和开发者采用。

开放性

Prompt4Driving 项目的数据和代码已经公开发布，鼓励更多研究者参与改进和优化，推动自动驾驶技术的发展。

结论

Prompt4Driving 作为一项创新的自动驾驶辅助技术，不仅提升了车辆对周边环境的感知能力，也为自动驾驶领域的研究开辟了新的方向。其高效的模型和大规模的数据集，为自动驾驶技术的进步提供了强有力的支持。未来，随着技术的不断发展，Prompt4Driving 有望在自动驾驶领域发挥更加重要的作用。

参考文献

Wu, D., Han, W., Wang, T., Liu, Y., Zhang, X., & Shen, J. (2023). Language Prompt for Autonomous Driving. arXiv preprint.

Prompt4Driving [AAAI2025] Language Prompt for Autonomous Driving 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt4Driving