UCLA最新！开闭环AutoVLA：强化学习微调&自适应推理如何打造高效端到端规划？

主要观点总结

本文介绍了一种新颖的端到端自动驾驶框架AutoVLA，该框架整合了推理和动作生成。通过使用预训练的视觉-语言模型主干网络，并结合物理动作标记，AutoVLA直接从原始视觉输入和语言指令中进行语义推理和轨迹规划。文章详细描述了AutoVLA的框架、模型输入、基础VLM模型、动作标记化、统一推理和动作、推理数据、监督微调、强化微调等，并提供了实验结果分析，包括数据集、基准测试、实现细节、主要结果等。然而，文章也指出了局限性，并提出了未来的工作方向。

关键观点总结

关键观点1: AutoVLA框架的特点和优势

AutoVLA是一个端到端的自动驾驶框架，直接整合推理和动作生成。它使用一个预训练的视觉-语言模型主干网络，结合物理动作标记，直接从原始视觉输入和语言指令中进行语义推理和轨迹规划。该框架实现了从感知到决策的全程自动化，提高了系统的整体性能和适应性。

关键观点2: 动作标记化和统一推理的重要性

动作标记化是将连续的车辆轨迹离散化为物理动作标记，这有助于在语言模型内部实现轨迹规划。统一推理和动作使模型能够在快速思考和慢速思考之间自适应切换，根据驾驶场景进行高效的推理和决策。

关键观点3: 实验结果的展示和分析

实验结果表明，AutoVLA在各种数据集和基准测试上表现出色。通过对比不同训练设置和方法的性能，证明了AutoVLA的有效性和优越性。此外，消融研究也验证了动作标记化和生成方法相对于基于文本的方法的优势。

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