《VLM-MPC: Model Predictive Controller Augmented Vision Language Model for Autonomous Driving》是威斯康星大学于2024年8月发表的一篇论文，提出了一种结合视觉语言模型（VLM）和模型预测控制器（MPC）的自动驾驶控制器VLM-MPC。该控制器通过异步分层架构，上层VLM生成驾驶参数，下层MPC实时控制车辆，

汽车驾驶自动化分级》GB/T 40429-2021。

《DriveGPT4: Interpretable End-to-End Autonomous Driving via Large Language Model》是由＊＊＊大学、浙江大学、华为和悉尼大学联合研究，于2024年10月发表的一项创新性研究。该研究提出了一种基于大型语言模型（LLM）的新型可解释端到端自动驾驶系统——DriveGPT4。该系统能够处理多帧视频输入和文本查询，不仅能够解释车

DriveGPT4：将传感器数据（如摄像头图像）投影为语言模型的输入，利用LLM生成驾驶控制信号（如转向、加速、刹车）和解释性文本。DriveLM：通过图结构的视觉问答（GVQA）任务，将感知、预测和规划阶段的问答对连接起来，利用视觉语言模型VLM进行多步推理。优点：LLM能够处理复杂的推理任务，生成人类可理解的驾驶决策，增强系统的可解释性。方法：将LLM用于生成车辆的轨迹或控制信号，利用其推理能

发现自己写的博客文章名复制，然后粘贴到百度进行搜索，发现搜索不到自己的，但是会显示其他人的CSDN博客。于是查找相关资料，整理出以下搜索引擎资源收录入口，把自己的文章链接输入进去，然后经过审核通过后，便可以在相应的搜索引擎上搜索到自己的CSDN博客了。链接提交_加快网站内容抓取，快速提交数据工具_站长工具_网站支持_百度搜索资源平台。如下图所示，将CSDN博客链接输入，并提交，然后完成。提交后，审

实时操作系统（RTOS）是一种专门设计用于在严格时间限制内处理事件和执行任务的操作系统。与通用操作系统（如 Windows、Linux、macOS）主要关注整体吞吐量、公平性和用户交互体验不同，RTOS 的核心设计目标是可预测性和确定性。这意味着它必须保证关键任务能在已知的、预先确定的时间限制内完成，否则可能导致系统失效或产生严重后果。确保关键任务在硬性时间限制内完成，这是其最核心的价值。高效、可

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VLA（Vision-Language-Action）模型是人工智能多模态领域的自然演进成果，旨在通过整合视觉感知、语言理解和动作生成能力，赋予机器更接近人类的交互与决策能力。其发展受到多模态学习、强化学习与机器人控制以及大模型泛化能力的推动。VLA模型的技术架构包括多模态融合编码器、动作解码器和记忆与规划模块，具有跨模态泛化、少样本适应和因果推理能力等优势。应用领域涵盖服务机器人、工业自动化、自

6、即使构建函数的计算图需要通过python控制流（例如，条件、循环或任意函数调用），我们仍然可以计算得到的变量的梯度。4、对非标量调用 backward 需要传入一个 gradient 参数，该参数指定微分函数。2、假设我们想对函数 y = 2x.Tx，就是 2乘x的内积，关于列向量x求导，也就是4x。3、现在让我们计算 x 的另一个函数，续上边。5、将某些计算移动到记录的计算图之外。

线性回归的从零实现（不使用任何的深度学习框架提供的计算，只使用最简单的在tensor上的计算）：我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。2、根据带有噪声的线性模型构造一个 人造数据集，我们使用线性模型参数 w = [2, -3.4]T、b = 4.2 和噪声项 ϵ，生成数据集及标签 y = Xw + b + ϵ。2、人造数据集，使用线性模型参数 w =