GPT-Driver - 将GPT-3.5模型用于自动驾驶运动规划的简便方法

项目介绍：GPT-Driver

GPT-Driver 是一个创新项目，旨在将 OpenAI 的 GPT-3.5 模型转变为一种可靠的自动驾驶运动规划工具。这个项目通过简化的框架和有效的方法，展示了如何利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力来改进自动驾驶的运动规划。

背景与问题

运动规划是自动驾驶技术中核心的挑战之一，它的目标是规划出一条安全且舒适的驾驶轨迹。现有的运动规划器主要依赖启发式方法来预测驾驶轨迹，但是这些方法在面对新的和未见过的驾驶场景时，常常显现出推广能力的不足。

创新方法

在这篇工作中，提出了一种新的运动规划方法，将其转化为一个语言建模问题。这种观点是前所未有的。在具体实现中，GPT-Driver 将运动规划的输入和输出表示为语言符号，然后利用语言模型生成通过坐标位置描述的驾驶轨迹。

该项目还提出了一种新的提示-推理-微调策略，激发模型的数值推理潜力。这一策略使得语言模型可以在自然语言中描述非常精确的轨迹坐标，并阐述其内部决策过程。

实验与验证

GPT-Driver 使用了大规模的 nuScenes 数据集进行评估，广泛的实验结果证明了其基于 GPT 的运动规划工具的有效性、推广能力和可解释性。

安装与数据准备

安装：首先需要将该项目克隆到本地，并安装所需的 Python 库。
数据准备：需要从 Google Drive 下载用于实验的数据，包括预处理的 nuScenes 信息和 UniAD 预训练模型的结果文件。

微调模型

该项目使用 OpenAI API 进行模型微调。用户需要一个 OpenAI API 账户，并生成一个 API 密钥。在完成数据上传和微调任务后，用户将收到一个微调完成的模型 ID，用于后续的评估。

评估与成本

要评估运动规划的性能，用户可以使用项目中提供的脚本，对生成的轨迹进行验证。微调过程需要一定的费用，根据微调数据量和复杂度，可能需要大约 80 美金。

引用

如果该项目对您的研究有帮助，请考虑引用以下文献：

@article{gptdriver,
  title={GPT-Driver: Learning to Drive with GPT},
  author={Mao, Jiageng and Qian, Yuxi and Zhao, Hang and Wang, Yue},
  year={2023}
}

通过这些简单易懂的步骤，用户可以更好地理解和运用 GPT-Driver 项目，将最先进的语言模型技术应用于自动驾驶的运动规划中。