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自动驾驶VLA模型技术解析与模型设计

news 来源：原创 2025/7/20 17:07:17

1.前言

2025年被称为“VLA上车元年”，以视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Model, VLA）为核心的技术范式正在重塑智能驾驶行业。VLA不仅融合了视觉语言模型（VLM）的感知能力和端到端模型的决策能力，更引入了“思维链”技术，实现了全局上下文理解与类人推理能力，革命性技术的落地将推动智能驾驶从“功能时代”迈向“体验时代”，并可能在未来两年内改写智能驾驶市场的竞争格局。2025年的智能驾驶：VLA上车元年

视觉语言动作模型（VLA）由 DeepMind 在 2023 年首次提出，应用于机器人领域，通过视觉与语言输入生成物理世界可执行的动作。VLA 模型被视为视觉语言模型（VLM）与端到端（End-to-End, E2E）技术的结合体，核心特性：

多模态感知与决策：能够基于视觉与语言信息进行实时感知，通过“思维链”技术构建类人逻辑，推理复杂场景下的最优驾驶决策。
全局上下文理解：能够理解长达数十秒的全局路况信息，这对于施工工区、潮汐车道等复杂场景尤为重要。
系统透明性与可解释性：推理过程全程可求导，能够通过车载显示向用户解释驾驶逻辑，增强用户信任感。

随着城区NOA（Navigate on Autopilot）的普及，用户对智能驾驶体验的需求从“能用”转向“好用”。传统VLM或端到端方案虽然在感知与决策方面有了显著提升，但在复杂路况下仍存在局限：

短视化问题：现有系统通常只能应对7秒内的路况推理，而在突发情况（如交通指挥手势）中表现不足。
缺乏解释能力：用户对“为什么这么开”的需求未被充分满足，导致体验层面信任不足。
决策全局性不足：面对动态复杂场景，传统方案难以统筹多重变量并实现安全优化。

2. 技术分析

谷歌在2024年11月份发表了一篇文章EMMA：面向自动驾驶的端到端多模态模型（EMMA: End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving），是比较典型的自动驾驶VLA模型，我们接下来分析其技术路线和模型设计。

论文地址：[2410.23262] EMMA: End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving

代码地址：https://github.com/taco-group/OpenEMMA/tree/main（第三方复现，谷歌未开源）

复现论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.15208

2.1 摘要

目前大语言模型较为成熟，因此无论是VLM或者VLA模型都是以大语言模型为基础的。MLLMs 拥有两大优势：一是训练数据来自大规模互联网，拥有广泛的“世界知识”；二是具备强大的推理能力（如 CoT chain-of-thought），这是现有驾驶模型难以具备的。EMMA 基于多模态大语言模型构建，能够直接将原始摄像头传感器数据映射为多种驾驶相关输出，包括规划轨迹、感知目标以及道路图结构等。为了最大程度利用预训练大语言模型的“世界知识”，EMMA 将所有非传感器输入（例如导航指令和自车状态）以及输出（如未来轨迹和三维坐标）统一表示为自然语言文本。通过将驾驶任务转化为视觉问答（VQA）问题，EMMA 能够在保留 Gemini 原有能力的基础上进行端到端的多任务驾驶决策。微调后，EMMA 能够生成未来轨迹、目标检测结果、道路结构等输出，并展现出可解释性和多任务能力。

从上图可以看出，EMMA的输入包括：

高层指令（Router Command）：例如 "左转"、"直行" 等导航目的。
自车历史状态（Ego Vehicle History）：以BEV格式的历史轨迹点表示。
环视摄像头图像（Surround-view Camera Videos）：多视角图像输入。

输出包括：

未来自车轨迹（Ego Trajectory Prediction）：用于运动规划，可转为实际控制命令。
推理解释（Rationale Text）：模型在做决策前生成的逻辑解释，包括场景描述、关键对象、对象行为和驾驶决策。
其他模块能力：3D目标检测、道路图估计、场景问答（如“前方是否临时封闭？”）

模型的输入输出除了图像外，全部以自然语言文本格式生成，输入图像是单帧多摄像头组合，EMMA 没有使用相机的外参（extrinsics）或内参（intrinsics），也没有构建BEV特征图，而是通过大模型对上下文建模能力间接学习到的。这里感觉不太合适，因为不同的摄像头参数、车辆参数会导致图像不一致，简单点可以将摄像头的内外参作为prompt输入给模型，论文中的一些prompt参考形式如下：

这是来自前视摄像头的图像。该摄像头的参数如下：
- 内参矩阵 fx=1000, fy=1000, cx=640, cy=360；
- 相对于车辆坐标的位置为 (1.2m, 0.0m, 1.5m)，方向为无旋转。
请根据该图像判断当前场景。

自车在过去3帧的状态为：
时刻-3：位置 (0.00, 0.00)，速度 0.0 m/s，加速度 0.0 m/s²
时刻-2：位置 (1.50, 0.00)，速度 5.0 m/s，加速度 1.0 m/s²
时刻-1：位置 (3.00, 0.10)，速度 6.0 m/s，加速度 1.0 m/s²

导航提示：
- 当前处于城市快速路段，限速为100 km/h；
- 前方约300米有一个匝道口，将并入主路，请保持当前车速；
- 并线后继续直行，约1公里后准备右转下高速。

2.2 技术架构

EMMA 是建立在 Gemini 大模型之上，论文中提到使用的是Gemini 1.0 Nano-1（未开源），模型大小为1.8B左右。如果项复现论文，可以尝试前面提到的OpenEMMA中使用的开源模型，如LLaVA-1.6-Mistral-7B、LLaMA-3.2-11B-Vision、Qwen2-VL-7B等。这些模型采用相似的范式：首先是将图像进行编码，如CNN、ViT、CLIP-ViT（使用最为广泛，CLIP在大量图文对上训练），然后将图像编码特征通过MLP或者Q-Former映射到语言模型空间中的token，论文中采用了简单的MLP进行映射，然后结合图像特征token和文本token输入到LLM模型，LLM模型最终以文本的形式输出各个任务的结果，其数学公式可以表达为：

O = G(T, V)

其中：

G：Gemini 模型

T：自然语言提示（prompts）

V：图像或视频

O：自然语言输出

其结果输出均为文本，参考格式如下。在训练过程中，需要提供3D目标以及拓扑参数作为真值。另外，作为推理的R1-R4也是通过自动化方法构建标签。例如R1中场景描述可以通过数据记录log提取，R2通过感知模型获取，R3、R4通过记录的未来行驶轨迹对车辆行为进行描述，如前方车辆减速停止，前方红绿灯自车停车等待。

车辆 (12.50, -1.20, 1.10, 长4.2, 宽1.8, 高1.6, 朝向0.3rad)  
行人 (9.20, 3.10, 0.0, 长0.8, 宽0.6, 高1.7, 朝向0.0)

将 T 个未来轨迹点 (xt, yt) 转成浮点文本：
未来轨迹为：  
(3.00, 0.15), (5.80, 0.35), (8.50, 0.50), ...

R1 场景描述（天气、道路类型、交通）R2 关键物体（带坐标）R3 物体行为（静止、移动方向等）R4 驾驶决策（保持低速、刹车等）R1: 天气晴朗，道路为双向两车道，有人行道。  
R2: 行人 [9.2, 3.1]，车辆 [12.5, -1.2]  
R3: 行人正准备过马路，车辆正在加速前行  
R4: 我应该减速观察，准备停车

2.3 实验结果

实验1：预测未来 ego 轨迹

WOMD 上，EMMA 与 MotionLM、Wayformer 相当，在前 5s 内表现更优（ADE 1~5s）
nuScenes 上，EMMA 在 self-supervised 方法中表现最好，甚至超过部分 supervised 方法（比如 DriveVLM-Dual）

实验2：Chain-of-Thought 推理与数据扩

CoT 推理结构包括：

R1: 场景描述
R2: 关键目标位置
R3: 目标行为描述
R4: Meta driving decision

结果：
CoT 总体提升：+6.7%

R3（meta decision）+3.0%，R2（critical objects）+1.5%

R1 对性能中性，但提升了可解释性

实验3：感知任务实验（3D 目标检测、地图估计、场景理解）
感知任务：
3D Object Detection：在 WOD 上，与 BEVFormer、MV-FCOS3D++ 对比

Road Graph Estimation：预测 BEV 中的 lane graph polyline

Scene Understanding：识别是否有临时路障（如施工区、障碍物）

3D 检测结果（LET-Metric）：
EMMA+ 相比 BEVFormer：

车辆 precision 提升 16.3%

pedestrian recall 与 MV-FCOS3D++ 持平

Road Graph：
动态采样、ego 对齐、shuffle target、加 padding、加分隔符等设计都显著提高性能

动态采样最重要：提升 40%~90% 精度

Scene understanding：
单任务 fine-tune 表现优于人类 baseline

2.4 结论

EMMA 在 nuScenes 数据集上的运动规划任务中实现了当前先进的性能，在 Waymo Open Motion Dataset（WOMD）上也取得了有竞争力的结果。同时，EMMA 在 Waymo Open Dataset（WOD）中也展现出较强的相机主导的 3D 目标检测能力。同时还发现，将 EMMA 共同训练在规划轨迹、目标检测和道路图任务上，可以在所有这三个领域带来性能提升，凸显了其作为通用模型在自动驾驶应用中的潜力。然而，EMMA 也存在一些局限性：它仅能处理少量图像帧、未集成准确的 3D 传感器如激光雷达或雷达，且计算开销较大。