华科&小米汽车联合打造的自动驾驶框架ORION，采用视觉语言指令指导轨迹生成，在闭环测试中精度暴涨19.61%，代码即将开源。
原文标题：闭环端到端精度暴涨19.61%！华科&小米汽车联手打造自动驾驶框架ORION，代码将开源
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、ORION框架利用生成模型对齐了VLM的推理空间和行动空间，为什么说这是一个巧妙的设计？如果没有生成模型，直接让VLM输出轨迹会面临哪些问题？
3、文章提到ORION框架具有可扩展性，可以与多种生成模型兼容。那么，未来ORION框架在哪些方面还有进一步的优化空间？
原文内容
近年来，端到端（End-to-End，E2E）自动驾驶技术不断进步，但在复杂的闭环交互环境中，由于其因果推理能力有限，仍然难以做出准确决策。虽然视觉 - 语言大模型（Vision-Language Model，VLM）凭借其卓越的理解和推理能力，为端到端自动驾驶带来了新的希望，但现有方法在 VLM 的语义推理空间和纯数值轨迹的行动空间之间仍然存在巨大鸿沟。
除此之外，现有的方法常常通过叠加多帧的图像信息完成时序建模，这会受到 VLM 的 Token 长度限制，并且会增加额外的计算开销。
为了解决上述问题，本文提出了 ORION，这是一个通过视觉语言指令指导轨迹生成的端到端自动驾驶框架。ORION 巧妙地引入了 QT-Former 用于聚合长期历史上下文信息，VLM 用于驾驶场景理解和推理，并启发式地利用生成模型对齐了推理空间与动作空间，实现了视觉问答（VQA）和规划任务的统一端到端优化。
图 1：不同的端到端自动驾驶范式的对比
ORION 在具有挑战性的闭环评测 Bench2Drive 数据集上实现了优秀的性能，驾驶得分为 77.74 分，成功率为 54.62%，相比之前的 SOTA 方法分别高出 14.28分和 19.61% 的成功率。
此外，ORION 的代码、模型和数据集将很快开源。
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论文标题：ORION: A Holistic End-to-End Autonomous Driving Framework by Vision-Language Instructed Action Generation
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2503.19755
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项目地址：https://xiaomi-mlab.github.io/Orion/
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代码地址：https://github.com/xiaomi-mlab/Orion
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单位：华中科技大学、小米汽车
我们来看一下 ORION 框架下的闭环驾驶能力：
ORION 检测到骑自行车的人并向左变道避免了碰撞。
ORION 检测到右前方的车辆，先执行减速，然后再改变车道。
ORION 识别停车标志并停车，等待一段时间，然后重新启动成功通过十字路口。
主要贡献
本文提出了一个简单且有效的端到端自动驾驶框架 ORION，主要包含如下几方面的贡献:
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VLM + 生成模型：利用生成模型弥补了 VLM 的推理空间与轨迹的动作空间之间的差距，从而使 ORION 能够理解场景并指导轨迹生成。
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QT-Former：引入 QT-Former 聚合历史场景信息，使模型能够将历史信息整合到当前推理和动作空间中。
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可扩展性：ORION 可以与多种生成模型兼容，实验证明了所提出框架的灵活性。
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性能优异：在仿真数据集 Bench2drive 的闭环测试上取得 SOTA 的性能。
研究动机
经典的 E2E 自动驾驶方法通过多任务学习整合感知、预测和规划模块，在开环评估中表现出优秀的能力。然而，在需要自主决策和动态环境交互的闭环基准测试中，由于缺少因果推理能力，这些方法往往表现不佳。
近年来，VLM 凭借其强大的理解和推理能力，为 E2E 自动驾驶带来了新的解决思路。但直接使用 VLM 进行端到端自动驾驶也面临诸多挑战，例如，VLM 的能力主要集中在语义推理空间，而 E2E 方法的输出是动作空间中的数值规划结果。
一些方法尝试直接用 VLM 输出基于文本的规划结果，但 VLM 在处理数学计算和数值推理方面存在不足，且其自回归机制导致只能推断单一结果，无法适应复杂场景。还有些方法通过设计接口，利用 VLM 辅助经典 E2E 方法，但这种方式解耦了 VLM 的推理空间和输出轨迹的动作空间，阻碍了两者的协同优化。
除此之外，长期记忆对于端到端自动驾驶是必要的，因为历史信息通常会影响当前场景中的轨迹规划。现有使用 VLM 进行端到端自动驾驶的方法通常通过拼接多帧图像来进行时间建模。但这会受到 VLM 的输入 Token 的长度限制，并且会增加额外的计算开销。
为了解决上述问题，本文提出了 ORION。ORION 的结构包括 QT-Former、VLM 和生成模型。 ORION 通过 QT-Former 聚合长时间上下文信息，并巧妙地结合了生成模型和 VLM，有效对齐了推理空间和动作空间，实现了视觉问答（VQA）和规划任务的统一端到端优化。
方法概览
具体来说，ORION 通过以下三大核心模块，显著提升了自动驾驶系统的决策能力：
1. QT-Former：长时序上下文聚合
ORION 引入了 QT-Former，通过引入历史查询和记忆库，有效聚合长时视觉上下文信息，增强了模型对历史场景的理解能力。相比现有方法，QT-Former 不仅减少了计算开销，还能更好地捕捉静态交通元素和动态物体的运动状态。
2. VLM：场景推理与指令生成
ORION 利用 VLM 的强大推理能力，结合用户指令、长时和当前的视觉信息，能够对驾驶场景进行多维度分析，包括场景描述、关键物体行为分析、历史信息回顾和动作推理，并且利用自回归特性聚合整个场景信息以生成规划 token，用来指导生成模型进行轨迹预测。
3. 生成模型：推理与动作空间对齐
ORION 通过生成模型，将 VLM 的推理空间与预测轨迹的动作空间对齐。生成模型使用变分自编码器（VAE）或扩散模型，以规划 token 作为条件去控制多模态轨迹的生成，确保模型在复杂场景中做出合理的驾驶决策。
图 2：ORION 整体架构图
实验结果
本文在 Bench2Drive 数据集上进行闭环评估测试，如表 1 所示，ORION 取得了卓越的性能，其驾驶得分（DS）和成功率（SR）分别达到了 77.74 和 54.62%，相比现在的 SOTA 方法提升了 14.28 DS 和 19.61% SR，展现了 ORION 强大的驾驶能力。
表 1：Bench2Drive 上闭环评估和开环评估的性能对比
此外，如表 2 所示，ORION 还在 Bench2Drive 的多能力评估中表现优异，特别是在超车（71.11%）、紧急刹车（78.33%）和交通标志识别（69.15%）等场景中，ORION 的表现远超其他方法。这得益于 ORION 通过 VLM 对驾驶场景的理解，能够更好地捕捉驾驶场景之间的因果关系。
表 2：Bench2Drive 上多能力评估测试对比
可解释性结果
下图展示了 ORION 在 Bench2Drive 的闭环评估场景中的可解释性结果。ORION 可以理解场景中正确的因果关系，并做出准确的驾驶决策，然后根据推理信息指导规划轨迹预测。
图 3：可解释性结果图
总结
ORION 框架为端到端自动驾驶提供了一种全新的解决方案。ORION 通过生成模型实现语义与动作空间对齐，引入 QT-Former 模块聚合长时序场景上下文信息，并联合优化视觉理解与路径规划任务，在闭环仿真中取得了卓越的性能。
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