# DriveLM

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/sdks/opendrivelab-drivelm
> 所属分类：sdks | 最近核验日期：2025-07-02 | 技术层级：L4

## 核心摘要

OpenDriveLab 在 GitHub 开源的框架，主要语言 HTML。 [ECCV 2024 Oral] DriveLM: Driving with Graph Visual Question Answering

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L4"] |
| `links` | [{"title": "GitHub", "url": "https://github.com/OpenDriveLab/DriveLM"}] |
| `updated` | 2025-07-02 |
| `repo` | https://github.com/OpenDriveLab/DriveLM |
| `language` | ["html"] |
| `pinned_versions` | [{"version_or_sha": "main / 最新稳定分支", "tested_env": "Ubuntu 22.04 LTS / Python 3.10+ / PyTorch 2.1+ / CUDA 12.x", "notes": "克隆仓库后参照README安装依赖，核心入口为graph_vqa训练推理脚本，可直接复用预置的自动驾驶场景问答数据集完成验证。"}] |
| `incompatible_envs` | ["不支持Windows原生运行，需借助WSL2虚拟机环境部署", "CUDA版本低于11.8时可能出现PyTorch算子不兼容问题"] |
| `repo_stats` | {"stars": 1349, "forks": 91, "as_of": "2026-10-13"} |
| `tool_type` | framework |
| `overview_sources` | ["https://github.com/OpenDriveLab/DriveLM"] |

## 技术详解与生态说明

DriveLM是OpenDriveLab开源的自动驾驶领域训练推理框架，工具类型为开发框架，核心开发语言为HTML，核心功能围绕图视觉问答（Graph VQA）架构构建，为自动驾驶场景的多模态交互决策、场景语义理解提供全链路技术支撑，相关成果入选ECCV 2024 Oral论文。

该框架适配L4级别高阶自动驾驶技术栈层级，聚焦自动驾驶感知决策一体化逻辑建模，开发者可直接克隆其GitHub仓库获取完整项目资源，基于内置的图VQA范式完成自动驾驶场景的认知推理任务开发与性能验证，无需绑定特定硬件车型。

## 原始核验来源 (Sources)

- [GitHub OpenDriveLab/DriveLM](https://github.com/OpenDriveLab/DriveLM)