自动驾驶世界模型与生成式 AI
智能无人车核心课程 · 大学前沿篇
第一章：世界模型（World Models）
1.1 什么是世界模型？
世界模型的核心思想：
传统自动驾驶：
├── 感知 → 预测 → 规划（模块化）
├── 每个模块独立训练
└── 缺乏对物理世界的理解
世界模型：
├── 学习环境的物理规律
├── 能够"想象"未来状态
├── 在"脑内"模拟动作后果
└── 类似人类的直觉物理
1.2 GAIA-1：生成式 AI 用于自动驾驶
class GAIA1:
"""
GAIA-1：Wayve 的生成式自动驾驶模型
核心能力：
├── 输入：当前场景 + 动作指令
├── 输出：未来场景的视频预测
├── 学习物理规律：车辆运动、光照变化、遮挡关系
└── 应用：规划、仿真、数据增强
"""
def __init__(self):
# 多模态编码器
self.vision_encoder = ViT(model_size='huge') # 图像编码
self.action_encoder = ActionEncoder() # 动作编码
self.text_encoder = CLIPTextEncoder() # 文本指令编码
# 生成式 Transformer
self.generator = GPT(
n_layers=32,
n_heads=32,
hidden_dim=2048,
context_length=60 # 预测未来 6 秒（10fps）
)
# 解码器
self.video_decoder = VideoDecoder()
def predict_future(self, current_frame, actions, text_instruction=None):
"""
预测未来场景
参数：
current_frame: 当前摄像头图像
actions: 未来动作序列 [油门, 刹车, 转向]
text_instruction: 文本指令（可选）
返回：
future_frames: 预测的未来帧序列
"""
# 编码当前状态
vision_tokens = self.vision_encoder(current_frame)
action_tokens = self.action_encoder(actions)
# 可选：加入文本指令
if text_instruction:
text_tokens = self.text_encoder(text_instruction)
tokens = torch.cat([vision_tokens, text_tokens, action_tokens], dim=1)
else:
tokens = torch.cat([vision_tokens, action_tokens], dim=1)
# 自回归生成未来帧
future_tokens = self.generator.generate(tokens, max_steps=60)
# 解码为视频
future_frames = self.video_decoder(future_tokens)
return future_frames
def plan_with_world_model(self, current_state, goal):
"""
使用世界模型进行规划
思想：在"脑内"模拟不同动作序列的后果，选择最优
"""
best_plan = None
best_score = -float('inf')
# 采样多个候选计划
for _ in range(100):
# 随机采样动作序列
actions = self.sample_actions()
# 模拟未来
future = self.predict_future(current_state, actions)
# 评估：是否达到目标？是否安全？
score = self.evaluate(future, goal)
if score > best_score:
best_score = score
best_plan = actions
return best_plan
1.3 UniSim：统一模拟器
UniSim 架构：
输入：
├── 当前观测（图像、LiDAR）
├── 动作序列
├── 场景描述（文本）
└── 条件（天气、交通密度）
↓
[多模态融合编码器]
↓
[Transformer 主干]
├── 学习物理规律
├── 学习传感器特性
└── 学习场景动态
↓
[多任务输出头]
├── 视频预测（未来帧）
├── LiDAR 预测（未来点云）
├── 深度估计
├── 语义分割
└── 目标检测
第二章：神经辐射场（NeRF）与 3D 场景重建
2.1 NeRF 基础
class NeRF:
"""
Neural Radiance Fields
核心思想：
用神经网络隐式表示 3D 场景
输入：5D 坐标 (x, y, z, θ, φ)
输出：颜色 + 密度
"""
def __init__(self):
self.network = MLP(
input_dim=60, # 位置编码后的维度
hidden_dim=256,
n_layers=8,
output_dim=4 # RGB + 密度
)
def forward(self, x, y, z, theta, phi):
"""
查询某一点的颜色和密度
参数：
x, y, z: 3D 坐标
theta, phi: 观察方向
"""
# 位置编码（增加高频细节）
pos_enc = self.positional_encoding([x, y, z, theta, phi])
# 预测颜色和密度
output = self.network(pos_enc)
rgb = torch.sigmoid(output[:3]) # 颜色
density = torch.relu(output[3]) # 密度
return rgb, density
def render(self, rays):
"""
体渲染：沿光线积分
对每条光线，从近到远采样多个点，
累积颜色和透明度
"""
rgb_values = []
for ray in rays:
origin, direction = ray
# 沿光线采样
z_vals = torch.linspace(0, 1, 64) # 64 个采样点
points = origin + z_vals.unsqueeze(1) * direction
# 查询每个点
rgbs, densities = [], []
for point in points:
rgb, density = self.forward(*point, *direction)
rgbs.append(rgb)
densities.append(density)
# 体渲染公式
weights = self.volume_rendering_weights(densities, z_vals)
rgb_final = (weights.unsqueeze(1) * torch.stack(rgbs)).sum(dim=0)
rgb_values.append(rgb_final)
return torch.stack(rgb_values)
2.2 Block-NeRF：大规模场景重建
Block-NeRF 用于城市级自动驾驶场景：
挑战：
├── 场景巨大（数公里范围）
├── 动态物体（车辆、行人）
├── 光照变化（不同时间拍摄）
└── 内存限制（无法一次性建模）
解决方案：
├── 分块建模：将场景划分为多个 block
├── 每个 block 独立训练 NeRF
├── 边界融合：确保相邻 block 一致
├── 动态物体掩码：剔除车辆、行人
└── 外观嵌入：处理光照变化
第三章：扩散模型与场景生成
3.1 扩散模型基础
class DiffusionModel:
"""
扩散模型用于场景生成
前向过程：逐步加噪
反向过程：逐步去噪
"""
def __init__(self, n_steps=1000):
self.n_steps = n_steps
# 噪声调度
self.betas = torch.linspace(1e-4, 0.02, n_steps)
self.alphas = 1 - self.betas
self.alpha_bars = torch.cumprod(self.alphas, dim=0)
# U-Net 去噪网络
self.unet = UNet(
in_channels=3,
out_channels=3,
time_dim=256,
condition_dim=512 # 条件嵌入（如文本、动作）
)
def forward_process(self, x_0, t):
"""
前向过程：给图像加噪
x_t = sqrt(α_bar_t) * x_0 + sqrt(1 - α_bar_t) * ε
"""
noise = torch.randn_like(x_0)
alpha_bar_t = self.alpha_bars[t]
x_t = torch.sqrt(alpha_bar_t) * x_0 + torch.sqrt(1 - alpha_bar_t) * noise
return x_t, noise
def reverse_process(self, x_T, condition=None):
"""
反向过程：从噪声生成图像
"""
x_t = x_T
for t in reversed(range(self.n_steps)):
# 预测噪声
noise_pred = self.unet(x_t, t, condition)
# 去噪
alpha_t = self.alphas[t]
alpha_bar_t = self.alpha_bars[t]
x_t = (1 / torch.sqrt(alpha_t)) * (
x_t - (1 - alpha_t) / torch.sqrt(1 - alpha_bar_t) * noise_pred
)
# 加噪（除了最后一步）
if t > 0:
noise = torch.randn_like(x_t)
x_t += torch.sqrt(self.betas[t]) * noise
return x_t
def generate_driving_scene(self, condition):
"""
生成驾驶场景
条件可以是：
- 文本描述："雨天，城市路口，有行人"
- 布局图：语义分割图
- 动作序列：车辆轨迹
"""
# 从纯噪声开始
x_T = torch.randn(1, 3, 512, 512)
# 条件生成
scene = self.reverse_process(x_T, condition)
return scene
3.2 DriveDreamer：条件驱动场景生成
DriveDreamer 架构：
输入条件：
├── HD Map（高精地图）
├── 车辆轨迹（自车 + 其他车辆）
├── 交通信号灯状态
└── 天气条件
↓
[条件编码器]
├── Map Encoder：CNN 编码地图
├── Trajectory Encoder：MLP 编码轨迹
└── Fusion：Cross-attention 融合
↓
[扩散模型]
├── 以条件为引导
├── 生成逼真的驾驶场景视频
└── 保持物理一致性
↓
输出：
├── 未来 N 帧的摄像头图像
├── 可用于训练感知模型
└── 可用于规划器测试
第四章：大语言模型与驾驶推理
4.1 LMDrive：多模态驾驶大模型
class LMDrive:
"""
LMDrive：基于 LLM 的端到端驾驶
特点：
├── 多摄像头输入
├── 语言指令理解
├── 思维链推理
└── 直接输出控制指令
"""
def __init__(self):
# 视觉编码器
self.vision_encoder = CLIPVisionModel()
# 语言模型
self.llm = LlamaForCausalLM()
# 投影层
self.projection = nn.Linear(1024, 5120) # CLIP → LLaMA
# 控制头
self.control_head = nn.Sequential(
nn.Linear(5120, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 3) # [转向, 油门, 刹车]
)
def forward(self, images, language_instruction):
"""
输入：多摄像头图像 + 语言指令
输出：控制指令
"""
# 编码图像
image_features = []
for img in images:
feat = self.vision_encoder(img)
image_features.append(feat)
image_features = torch.cat(image_features, dim=0)
# 投影到 LLM 空间
image_embeds = self.projection(image_features)
# 编码语言指令
text_embeds = self.llm.get_input_embeddings()(language_instruction)
# 拼接
inputs = torch.cat([image_embeds, text_embeds], dim=1)
# LLM 推理
outputs = self.llm(inputs_embeds=inputs)
hidden_states = outputs.last_hidden_state[:, -1, :]
# 预测控制
controls = self.control_head(hidden_states)
return controls
def reason_and_drive(self, images, question):
"""
带推理的驾驶
示例：
问："前方有红灯，应该怎么做？"
答："我应该减速并在停止线前停车。"
控制：[转向=0, 油门=0, 刹车=0.8]
"""
# 生成推理文本
reasoning = self.generate_reasoning(images, question)
# 基于推理生成控制
controls = self.forward(images, reasoning)
return reasoning, controls
4.2 GPT-Driver：语言模型做规划
class GPTDriver:
"""
将运动规划转化为语言建模问题
思想：
├── 将场景描述为文本
├── 将规划目标描述为文本
├── 让 LLM 生成规划轨迹（序列化为文本）
└── 解析文本为实际轨迹
"""
def __init__(self, llm):
self.llm = llm
def plan(self, scene_description, goal_description):
"""
场景描述："自车在高速最右侧车道，速度 80km/h，
左前方 50m 有卡车，速度 60km/h"
目标描述："超车并回到原车道"
输出："首先加速到 90km/h，持续 3 秒；
然后向左变道，持续 4 秒；
然后加速到 100km/h，持续 5 秒；
然后向右变道，持续 4 秒。"
"""
prompt = f"""
你是一个自动驾驶规划专家。请根据以下场景生成安全的驾驶计划。
场景：{scene_description}
目标：{goal_description}
请用自然语言描述你的驾驶计划，包括：
1. 每个阶段的动作
2. 持续时间
3. 预期速度变化
"""
plan_text = self.llm.generate(prompt)
# 解析为轨迹
trajectory = self.parse_trajectory(plan_text)
return trajectory, plan_text
课后项目
项目 1：训练简单的世界模型
# 在 CARLA 中收集数据
# 训练一个预测未来帧的模型
class SimpleWorldModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.encoder = ConvEncoder()
self.predictor = LSTM(512, 256)
self.decoder = ConvDecoder()
def forward(self, frames, actions):
# 编码
features = [self.encoder(f) for f in frames]
# 预测
hidden = features[-1]
predictions = []
for action in actions:
hidden = self.predictor(torch.cat([hidden, action], dim=-1))
pred_frame = self.decoder(hidden)
predictions.append(pred_frame)
return predictions
项目 2：NeRF 场景重建
使用开源 NeRF 代码重建驾驶场景：
# 下载数据集
git clone https://github.com/wayveai/GAIA.git
# 训练 NeRF
python train_nerf.py --data_path GAIA/scenes/scene_001
# 渲染新视角
python render.py --checkpoint checkpoints/scene_001 --render_path
前沿论文推荐
- Hu et al. (2023) - "GAIA-1: Autonomous Driving with Generative AI"
- 首个用于自动驾驶的生成式世界模型
- Reizenstein et al. (2023) - "Block-NeRF: Large Scale Scene Representation"
- 城市级 NeRF 重建
- Song et al. (2023) - "DriveDreamer: Towards Real-world-driven World Models"
- 条件驾驶场景生成
- Tian et al. (2023) - "LMDrive: End-to-End Autonomous Driving with Large Language Models"
- 多模态驾驶大模型
- Gao et al. (2023) - "GPT-Driver: Language Model Meets Motion Planning"
- 语言模型做运动规划
参考资源：
- Wayve 研究
- NeRF 官方代码
- CARLA 仿真器
- Hugging Face Diffusers