GPT-4V(ision) 在路上：利用视觉语言模型作为自动驾驶代理的探索

项目介绍

本项目GPT-4V(ision)-AD-Exploration 深入探讨了革命性的GPT-4V在自动驾驶领域的应用，该模型被视为自动驾驶领域的先锋。报告详细记录了如何通过视觉语言模型来理解驾驶场景，包括与GPT-4V交互的提示与响应，并结合图像评估展示其能力。研究团队旨在探索此模型如何处理复杂的天气条件、不寻常的交通情境，以及在各种实际驾驶决策中的应用。

快速启动

要快速启动并探索GPT-4V的潜力，请遵循以下步骤：

环境准备

确保你的开发环境中已安装Git、Python及必要的依赖库。可以使用以下命令安装或更新所需的Python包（具体包名需参照项目readme中的依赖列表）：

pip install -r requirements.txt

克隆项目

克隆本项目到本地:

git clone https://github.com/PJLab-ADG/GPT4V-AD-Exploration.git
cd GPT4V-AD-Exploration

运行示例

项目中包含了示例脚本，以展示如何与GPT-4V进行交互。找到对应的示例文件，比如对于基础使用，可能有一个名为example_usage.py的脚本：

from gpt4v_driver import GPT4VDriver

driver = GPT4VDriver()
response = driver.analyze_scenario("描述一个晴天的城市街道驾驶场景。")
print(response)

请参照项目文档调整参数和输入以适应特定需求。

应用案例和最佳实践

GPT-4V被应用于多个关键场景：

• 环境感知：测试模型在识别不同天气条件下的表现。
• 复杂情况处理：如模拟黄昏时分拥堵路段的导航。
• 决策制定：分析在特定交通信号或紧急情形下，模型提出的行车策略。

最佳实践中，开发者应先从简单的场景开始，逐步向模型引入更复杂的真实世界挑战，同时监控和优化其响应质量。

典型生态项目

PJLab-ADG团队还贡献了其他与自动驾驶相关的创新项目，包括但不限于“知识驱动的自动驾驶”和“像人类一样驾驶”的项目。这些项目共同推动自动驾驶技术向前发展，提供丰富的资源给研究者和开发者，促进社区内的技术交流和进步。

以上就是关于GPT-4V在自动驾驶领域应用的基本指南。通过深入研究项目文档和实验，您将能够更好地理解如何利用这一强大的视觉语言模型于自动驾驶系统中。