本文提出AlphaDrive框架，通过结合GRPO强化学习与规划推理技术解决当前端到端自动驾驶模型在长尾场景中的表现不足问题。该框架创新性地采用分组优化的GRPO算法和四大规划导向奖励函数，通过两阶段训练策略（知识蒸馏+RL优化）提升决策鲁棒性。实验表明，仅使用20%数据时，其2B小模型性能超越7B基线模型35.31%，且在多模态规划能力和数据效率上表现突出。研究证实通用大模型技术可有效迁移至垂直

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

视觉语言模型（VLM）起源于多模态机器学习的研究，早期计算机视觉和自然语言处理独立发展，后逐渐融合。2014-2016年，深度学习推动多模态任务兴起，2017年后Transformer架构的提出加速了领域融合，CLIP和Flamingo成为里程碑。VLM通过联合学习视觉和语言特征实现跨模态对齐，关键技术包括对比学习和跨模态注意力机制。其优势在于多模态理解能力、零样本学习和泛化性，广泛应用于智能客服

《Senna: Bridging Large Vision-Language Models and End-to-End Autonomous Driving》是2024年10月由华中理工大学和地平线联合发表的一篇论文，提出了一种结合大型视觉语言模型（LVLM）和端到端自动驾驶模型优势的新型自动驾驶系统Senna。Senna通过将高层规划决策与低层轨迹预测解耦，利用Senna-VLM生成自然语言的

《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，

《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

现有的端到端（E2E）自动驾驶（AD）模型通常经过优化，以模拟数据中观察到的驾驶模式，而不捕获底层推理过程。为了缩小这一差距，我们提出了VLM-AD，这是一种利用视觉语言模型（VLM）作为教师的方法，通过提供包含非结构化推理信息和结构化动作标签的额外监督来加强培训。而直接集成大语言模型（LLM）或视觉语言模型（VLM）的方法则需要大量微调，且推理时依赖大模型，计算开销大。现有的端到端（E2E）自动

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

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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