نموذج القيادة الذاتية الشامل من البداية إلى النهاية iDriveVLA من جامعة تسينغهوا الصينية يحتل المركز الأول عالمياً في اختبار NAVSIM

أخبار ar.wedoany.com، حقق نموذج iDriveVLA، وهو نموذج قيادة ذاتية متعدد الوسائط وشامل من البداية إلى النهاية، تم تطويره بشكل مستقل من قبل فريق الأكاديمي لي كيتشيانغ من كلية هندسة المركبات بجامعة تسينغهوا (بقيادة البروفيسور لي شنغبو والباحث المساعد قوان يانغ)، المركز الأول عالمياً في معيار تقييم القيادة الذاتية الدولي NAVSIM. حصل النموذج على 94.85 نقطة في المؤشر الشامل الأساسي PDMS، وهو تقدم مهم للفريق في اتجاه نموذج القاعدة الشامل من البداية إلى النهاية بعد تطويره لأول نظام قيادة ذاتية شامل متكامل محلياً.

iDriveVLA هو نموذج شامل متعدد الوسائط من البداية إلى النهاية، وقد قدم ابتكارين رئيسيين لمواجهة التحدي المتمثل في صعوبة التوفيق بين اكتمال مسار النموذج ودقة اختياره في نماذج القيادة الذاتية. أولاً، تم بناء بنية نموذج شبكة عصبية للانتباه المتبادل هرمية مفصولة، تحتوي على مكونات ذرية مشتركة مثل مشفر الصور، ومفكك تشفير المسار متعدد الوسائط، ومفكك تشفير تقييم الاختيار. تعتمد هذه المكونات على الدلالات القيادية الكلية ونتائج الأداء الجزئي للتحسين المشترك، بالإضافة إلى آلية تصفية بوابة احتمالية للمسارات منخفضة الأداء، مما يعزز قدرة النموذج على فهم متطلبات السلامة والامتثال للقيادة. ثانياً، تستخدم منصة التدريب طريقة التدريب على مرحلتين التي اقترحها الفريق، وهي التدريب المسبق الخاضع للإشراف يليه الضبط الدقيق بالتعلم المعزز: أولاً، يتم بناء قدرة القيادة الأساسية للنموذج من خلال تقليد مسارات القيادة الخبيرة، ثم يتم استخدام ثلاث تقنيات رئيسية للتعلم المعزز، وهي BPO المتدرج المتناغم لمقاومة تضارب البيانات متعددة المصادر، ودالة الخسارة المختلطة الموزونة الأسية Hybrid-Loss، وخوارزمية الضبط الدقيق STAPO لإزالة الرموز الزائفة، لتحقيق توليد عالي الاكتمال وتقييم عالي الدقة للمسارات متعددة الوسائط في سيناريوهات حركة المرور الحضرية. يعكس هذا الإنجاز قدرة الفريق المستمرة على الابتكار في اتجاه نموذج القاعدة الشامل للقيادة الذاتية المتكامل بين المركبة والطريق والسحابة، ويوفر دعماً تقنياً لتطوير أنظمة قيادة ذاتية عالية الأمان والموثوقية والتعميم.

حظي هذا البحث بدعم من المشروع الرئيسي للمؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين، والمشروع المشترك الإقليمي لمؤسسة بكين للعلوم الطبيعية، وشركة دونغفينغ موتور جروب المحدودة.

تم إطلاق تحدي NAVSIM بشكل مشترك من قبل شركة نفيديا، وجامعة ستانفورد، وجامعة توبنغن، ومختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي، وتم الإعلان عنه رسمياً في مؤتمر CVPR، وهو المؤتمر الرائد في مجال الذكاء الاصطناعي، في عام 2024، ويعتبر معياراً عاماً مهماً في مجال القيادة الذاتية من البداية إلى النهاية. وفقاً لإحصائيات غير كاملة، فقد اجتذب في السنوات الأخيرة أكثر من 143 فريقاً و463 نموذجاً، وضم شركات معروفة محلياً ودولياً مثل نفيديا، وبوش، Valeo.ai، وهورايزون روبوتيكس، وشياومي أوتو، وتشانغآن أوتو، وهواوي يينوانغ، وتشيانلي تكنولوجي، بالإضافة إلى جامعات مرموقة مثل جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس، وجامعة تورنتو، والمعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان، وجامعة هونغ كونغ، وجامعة فودان. يستخدم التحدي درجة نموذج السائق التنبؤي (PDMS) كمؤشر تقني أساسي، ويقيم قدرة القيادة الذاتية للنماذج المقدمة من خلال الحساب الشامل لمؤشرات متعددة الأبعاد مثل مخاطر الاصطدام، وتقدم القيادة، والامتثال، والراحة ضمن إطار زمني ثابت.