本文介绍了多个自动驾驶视觉问答（VQA）任务和模型，如NuScenes-QA、Talk2BEV和DriveLM。研究表明，结合多模态架构和图结构推理的模型在驾驶场景中表现优越，提升了推理能力和响应效率。新提出的MiniDrive框架有效解决了计算开销和多图像处理问题，为自动驾驶系统提供了高效解决方案。

本文研究了如何将视觉-语言模型（VLMs）整合到驾驶系统中，以增强泛化能力和与用户的互动。通过建立图结构推理的问答对模型，提出了Graph VQA任务，模拟人类推理过程。实验证明Graph VQA为驾驶场景的推理提供了简单和有原则的框架，DriveLM-Data为这一任务提供了具有挑战性的基准。DriveLM-Agent在端到端自动驾驶方面表现出竞争力，尤其在未见过的对象或传感器配置上的零样本评估中效果显著。希望这项工作能为将VLMs应用于自动驾驶提供新的启示。

本文研究了如何将视觉-语言模型（VLMs）整合到驾驶系统中，以增强泛化能力和与用户互动。通过建立图结构推理的问答对模型，提出了Graph VQA任务，模拟人类推理过程。实验证明Graph VQA为驾驶场景提供了简单和有原则的框架，DriveLM-Data为任务提供了具有挑战性的基准。DriveLM-Agent在端到端自动驾驶方面表现出竞争力，尤其在零样本评估时效果显著。希望这项工作能为将VLMs应用于自动驾驶提供新的启示。

本文研究了如何将视觉-语言模型（VLMs）整合到驾驶系统中，以增强泛化能力和与用户的互动。通过建立图结构推理的问答对模型，提出了Graph VQA任务，模拟人类的推理过程。构建了基于nuScenes和CARLA的数据集（DriveLM-Data），并提出了基于VLM的基准方法（DriveLM-Agent）。实验证明Graph VQA为驾驶场景的推理提供了简单和有原则的框架，DriveLM-Data为这一任务提供了具有挑战性的基准。DriveLM-Agent在端到端自动驾驶方面表现出竞争力，尤其在未见过的对象或传感器配置上进行零样本评估时效果显著。希望这项工作能为将VLMs应用于自动驾驶提供新的启示。

本研究将视觉-语言模型整合到驾驶系统中，以增强泛化能力和与用户互动。通过建立图结构推理的问答对模型，提出了Graph VQA任务。实验证明Graph VQA为驾驶场景的推理提供了简单和有原则的框架。希望这项工作能为将VLMs应用于自动驾驶提供新的启示。

本文研究了将视觉-语言模型整合到驾驶系统中的方法，以增强泛化能力和与用户的互动。通过建立图结构推理的问答对模型，提出了Graph VQA任务。实验证明Graph VQA为驾驶场景的推理提供了简单和有原则的框架。希望这项工作能为将VLMs应用于自动驾驶提供新的启示。