

Openemma
简介 :
OpenEMMA是一个开源项目,复现了Waymo的EMMA模型,提供了一个端到端框架用于自动驾驶车辆的运动规划。该模型利用预训练的视觉语言模型(VLMs)如GPT-4和LLaVA,整合文本和前视摄像头输入,实现对未来自身路径点的精确预测,并提供决策理由。OpenEMMA的目标是为研究人员和开发者提供易于获取的工具,以推进自动驾驶研究和应用。
需求人群 :
目标受众为自动驾驶领域的研究人员和开发者,他们需要一个端到端的框架来实现和测试自动驾驶算法。OpenEMMA提供的开源工具能够帮助他们快速搭建起自己的自动驾驶系统,并且通过预训练模型加速研发进程。
使用场景
研究人员使用OpenEMMA在nuScenes数据集上测试新的自动驾驶算法。
开发者利用OpenEMMA提供的框架开发出自己的自动驾驶决策系统。
教育机构使用OpenEMMA作为教学工具,向学生展示自动驾驶技术的实际应用。
产品特色
• 利用预训练的视觉语言模型(VLMs)整合文本和视觉输入
• 精确预测自动驾驶车辆的未来路径点
• 提供模型决策的理由和解释
• 支持YOLO-3D等外部工具进行关键物体检测
• 支持多种模型,如GPT-4、LLaVA、Llama和Qwen2
• 生成预测路径的可视化图像和编译视频
• 支持nuScenes数据集进行模型训练和测试
使用教程
1. 设置Conda环境并激活:conda create -n openemma python=3.8; conda activate openemma
2. 克隆OpenEMMA仓库:git clone git@github.com:taco-group/OpenEMMA.git; cd OpenEMMA
3. 安装依赖:pip install -r requirements.txt
4. 设置GPT-4 API访问权限:export OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key"
5. 准备输入数据:下载并解压nuScenes数据集
6. 运行OpenEMMA:python main.py --model-path [model] --dataroot [dataset_dir] --version [version] --method openemma
7. 解读输出:包括路径点、决策理由、标注图像和编译视频
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