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DriveLM
DriveLM
OpenDriveLab 在 GitHub 开源的框架，主要语言 HTML。 [ECCV 2024 Oral] DriveLM: Driving with Graph Visual Question Answering
概述
这个开发工具的核心职责、所属技术栈与硬件生态定位。
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。
关键工程信息
工具分类、开发语言、GitHub 社区活跃度与环境要求。
快速接入与环境要求
源码克隆、构建方式、已验证系统环境与版本更新记录。
源码拉取与构建参考
git clone https://github.com/OpenDriveLab/DriveLM.git
cd DriveLM推荐运行环境与版本 1
| 版本 / 分支 | 验证环境 | 接入说明 |
|---|---|---|
| main / 最新稳定分支 | Ubuntu 22.04 LTS / Python 3.10+ / PyTorch 2.1+ / CUDA 12.x | 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。 |
适配与兼容机型
支持接入该 SDK、ROS 驱动或仿真资产的机器人本体。
尚未收录适配机型。
同厂商与同类工具
同一厂商开源的配套仓库或同技术栈开发工具。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- GitHub OpenDriveLab/DriveLM访问 2026-10-13