還在玩ChatGPT？已經(jīng)有自動(dòng)駕駛算法能告訴你“我在干嘛”。

(資料圖片僅供參考)

基于視覺(jué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛算法，雖然能通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)，以及學(xué)習(xí)人類(lèi)的駕駛行為，自主決策并控制車(chē)輛。

但是，算法基于什么做出的決策？特別是出現(xiàn)故障，也就是決策錯(cuò)誤的時(shí)候，算法是怎么想的？這些一直被稱為自動(dòng)駕駛算法里的“黑匣子”，讓算法缺乏透明度和可解釋性。

不過(guò)，現(xiàn)在有這么一個(gè)模型，既能預(yù)測(cè)車(chē)輛控制行為，還能自己解釋“我停車(chē)是因?yàn)榧t燈亮了，并且有行人在過(guò)馬路”。

模型論文入選ICRA 2023，相關(guān)模型已開(kāi)源。

那么，是一個(gè)什么樣的算法？

ADAPT：駕駛行為感知說(shuō)明大模型

這是一種叫ADAPT（Action-aware Driving Caption Transformer）的端到端算法，也是目前第一個(gè)基于Transformer的駕駛行為描述框架，可以感知和預(yù)測(cè)駕駛行為，并且輸出自然語(yǔ)言敘述和推理。

直白一點(diǎn)說(shuō)，輸入車(chē)輛視頻后，這個(gè)算法可以判斷車(chē)輛行為并告訴你：車(chē)在做什么，為什么要這么做。

在論文作者提供的測(cè)試視頻里，這個(gè)算法最終上車(chē)的效果是這樣的。（紅色字是車(chē)輛行為，藍(lán)色字是解釋）

“車(chē)在向前開(kāi)。因?yàn)槁飞蠜](méi)有車(chē)。”

駕駛行為變化后，算法也能及時(shí)感知：

“車(chē)靠左邊停下了。因?yàn)橐＼?chē)。”

“車(chē)開(kāi)始移動(dòng)并且靠右行駛。因?yàn)槁纷筮呁Ｖ?chē)。”

算法不僅能識(shí)別路口，也能識(shí)別騎著車(chē)的人。

“車(chē)在十字路口停下了。因?yàn)橐荛_(kāi)街上騎著自行車(chē)的人，”

這是怎么實(shí)現(xiàn)的？

多任務(wù)框架下的聯(lián)合訓(xùn)練

ADAPT框架可以分為兩個(gè)部分：車(chē)輛行為描述（DCG，Driving Caption Generation）和車(chē)輛控制信號(hào)預(yù)測(cè)（CSP，Control Signal Prediction）。

首先，傳感器端輸入視頻，Video Swin Transformer對(duì)車(chē)輛視頻進(jìn)行編碼，得到的視頻特征會(huì)輸入進(jìn)各任務(wù)模塊里。

在DCG模塊，算法利用Vision-Language Transformer生成兩個(gè)自然語(yǔ)句，也就是上文中提到的車(chē)輛行為描述和原因解釋。

相同的視頻特征也會(huì)輸入進(jìn)CSP模塊（類(lèi)似一般基于視覺(jué)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)），輸出車(chē)輛實(shí)際的控制信號(hào)序列，并利用Motion Transformer輸出模型預(yù)測(cè)的控制信號(hào)，比如速度、方向和加速度。

在單個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，作者利用車(chē)輛實(shí)際的控制信號(hào)序列和模型預(yù)測(cè)的控制信號(hào)序列，兩者的均方誤差作為CSP模塊的損失函數(shù)。

而在多任務(wù)框架下，通過(guò)聯(lián)合訓(xùn)練DCG和CSP，可以減少車(chē)輛決策和文本描述之間的差異，提高控制信號(hào)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

論文里，作者們?cè)诎刂菩盘?hào)和車(chē)輛視頻的大規(guī)模數(shù)據(jù)集BDD-X上，利用機(jī)器評(píng)測(cè)和人工評(píng)測(cè)驗(yàn)證了ADAPT的有效性。

機(jī)器評(píng)測(cè)方面，使用的是BLEU4、METEOR、ROUGE-L和CIDEr（對(duì)應(yīng)縮寫(xiě)分別為B4、M、R、C）等多種語(yǔ)言任務(wù)常用的指標(biāo)。

最終顯示ADAPT達(dá)到了當(dāng)前最優(yōu)（State-of-the-Art）的結(jié)果，ADAPT在動(dòng)作描述方面比原有先進(jìn)方法CIDEr高出31.7，在原因解釋方面高33.1。

人工評(píng)測(cè)分為動(dòng)作描述、原因解釋和全句三個(gè)部分。通過(guò)人工判斷，ADAPT在這三部分的準(zhǔn)確性分別達(dá)到了90%，90.3%和82.7%，證明了ADAPT的有效性。

在可視化結(jié)果里，也能看出ADAPT可以準(zhǔn)確識(shí)別車(chē)輛行為以及決策原因。并且在黑夜、陰雨天等場(chǎng)景下，ADAPT也能保證準(zhǔn)確度；即使有雨刷器干擾，ADAPT也可以識(shí)別道路上的停止標(biāo)識(shí)。

為什么需要ADAPT？

自動(dòng)駕駛行為的可解釋性

在基于視覺(jué)的自動(dòng)駕駛算法里，比較常見(jiàn)的解釋圖有視覺(jué)注意圖（Attention Map），或者成本量圖（Cost Volume），但不熟悉自動(dòng)駕駛算法的人容易對(duì)這些圖造成誤解。

上：視覺(jué)注意圖；下：成本量圖

因此，ADAPT這種能夠生成自然語(yǔ)言、“說(shuō)人話”的算法，能夠幫助用戶更好地理解自動(dòng)駕駛算法在做什么、為什么要這么做，同時(shí)還能讓用戶更信任自動(dòng)駕駛技術(shù)。

而對(duì)于算法工程師和研究人員來(lái)說(shuō)，當(dāng)發(fā)生極端情況時(shí)、或者發(fā)生故障（比如判斷錯(cuò)誤）時(shí)，ADAPT可以幫助他們獲得更多信息，進(jìn)而改進(jìn)算法。

作者們將進(jìn)一步研究如何在模擬器和實(shí)際車(chē)輛上如何部署ADAPT，以及如何利用文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音技術(shù)，讓生成的句子轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音，幫助普通乘客，特別是視力障礙乘客使用。

本文作者來(lái)自中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所、清華大學(xué)人工智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）、北京大學(xué)、英特爾中國(guó)研究院、西安電子科技大學(xué)、南方科技大學(xué)和北京航空航天大學(xué)。

論文一作晉步和三作鄭宇鵬是來(lái)自中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所的研究生，晉步主要研究方向?yàn)槎嗄B(tài)學(xué)習(xí)、視覺(jué)語(yǔ)言模型等。

通訊作者為劉新宇，清華大學(xué)自動(dòng)化系學(xué)士和碩士，長(zhǎng)期從事軟件研發(fā)工作，著有《算法新解》。

作者之一李鵬飛是AIR在讀博士生，本科畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，主要研究智慧交通、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方向。

另一位作者趙昊是AIR助理教授，本博畢業(yè)于清華大學(xué)電子工程系，曾任英特爾中國(guó)研究院研究員和北京大學(xué)聯(lián)合博士后，研究方向?yàn)閹缀闻c認(rèn)知層面的場(chǎng)景理解及其在機(jī)器人中的應(yīng)用。

另外，本文的模型已經(jīng)開(kāi)源，感興趣的可以去試試看～

論文地址

https://arxiv.org/abs/2302.00673

代碼地址

https://github.com/jxbbb/ADAPT

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