BEVGPT展示自动驾驶的“全知视角”，预测决策规划三合一的革新之作

主要观点总结

本文是关于智猩猩举办的「智猩猩自动驾驶新青年讲座」的详细介绍，重点介绍了BEVGPT模型在自动驾驶中的应用。文章涵盖了开发背景、整体框架、模型训练、实验结果、总结与未来展望等内容。

关键观点总结

关键观点1: 讲座信息

讲座由智猩猩主办，主题为「智猩猩自动驾驶新青年讲座」，主讲人为上海交通大学ReThinkLab的博士李奇峰，介绍内容为《首解CARLA V2:基于隐世界模型的自驾强化模型Think2Drive》。直播时间为7月31日晚7点第37讲正式开讲，并欢迎大家扫码报名。

关键观点2: 文章背景介绍

文章由深蓝AI的Penqin Wang（王鹏钦）全权翻译分享。文章详细介绍了自动驾驶中预测、决策和运动规划的重要性及其在传统算法架构中的处理方式。

关键观点3: BEVGPT模型介绍

文章介绍了BEVGPT模型，这是一种新的集成驾驶场景预测、决策和运动规划的生成式预训练模型。该模型以鸟瞰图像（BEV）作为唯一输入源，并根据周围的交通场景做出驾驶决策。

关键观点4: 模型框架设计

文章阐述了从人类驾驶员的角度重新评估自动驾驶系统框架的必要性，并介绍了BEVGPT的整体框架设计、轨迹表示以及运动规划的具体细节。

关键观点5: 模型训练和数据集

文章介绍了BEVGPT模型的训练过程，包括数据集的选择和处理、模型架构、预训练阶段和在线微调阶段的具体实施方式。

关键观点6: 实验结果

文章给出了使用BEVGPT模型的实验结果，并与其他现有方案进行了比较，显示了其优越性。

关键观点7:

文章最后对BEVGPT的未来应用进行了展望，包括在极端情况下的鲁棒性测试、框架的进一步改进以及提高模型的实时性能等。

文章预览

直播预告 | 「智猩猩自动驾驶新青年讲座」来啦~7月31日晚7点第37讲正式开讲，上海交通大学 ReThinkLab严骏驰组在读博士李奇峰将直播讲解 《首解CARLA V2:基于隐世界模型的自驾强化模型Think2Drive》 ，欢迎扫码报名~ 本文转载自深蓝AI，由原paper一作Pengqin Wang（王鹏钦）全权翻译分享。王鹏钦为香港科技大学博士生，师从沈劭劼教授、朱美新教授，研究方向为自动驾驶和机器人系统中的决策、预测和规划。他的研究成果发表于TMECH、RAL、IROS、TRB等一系列机器人和自动驾驶顶刊顶会。 01 开发背景 预测、决策和运动规划对于自动驾驶至关重要。 在大多数传统算法架构中，它们被视为单独的模块或组合成具有共享主干但独立任务头的多任务学习范例。 然而，我们认为理想的算法是将它们整合到一个综合框架中，且这种整合过程不应受到复杂的输入表示（即 ………………………………