Qwen-Drive-1.0 - 도로 상황을 이해하고 주행 경로까지 계획하는 자율주행 AI 모델

4 hours ago 3

주변 환경의 3D 인식, 주행 상황에 대한 질의응답, 차량의 이동 경로 계획을 하나로 결합한 모델
Qwen3.5-4B의 기본 구조를 유지하면서 주변 공간을 인식하는 모듈과 주행 경로를 생성하는 모듈을 추가
주변 물체의 위치와 공간 점유 상태, 도로 구조를 파악하고, 인식 결과를 별도로 확인할 수 있어 모델이 주변을 어떻게 이해했는지 살펴볼 수 있음
주행 장면에 관한 질문에 자연어로 답하면서 차량이 앞으로 이동할 위치와 방향도 생성하며, 데모에서는 향후 5초의 경로를 출력
주행 데이터와 일반 이미지/언어 데이터를 함께 학습해, 자율주행에 특화하면서도 범용 시각 이해와 지시 수행 능력을 유지하도록 설계
모방학습으로 훈련한 planner-sft와 보상 기반으로 추가 훈련한 planner-rl을 함께 공개
- planner-sft는 직접 경로 생성과 추론을 거친 생성을 모두 지원하며, planner-rl은 추론을 거치는 모드로 사용
공개 평가에서 강화학습 버전은 NAVSIM 주행 계획 점수 90.7점을 기록했으며, 기반 Qwen3.5-4B보다 주행 상황 질의응답 성능도 개선됨
코드와 데모 데이터, 평가/시각화 도구를 제공하며, 모델 가중치도 내려받아 실행 가능
Python 환경에서 설치하며 GPU 메모리 24GB 이상 권장
교차로 출발, 좌우회전, 주차된 트럭 옆 감속 등의 데모로 생성 경로와 추론 내용을 확인할 수 있으며, 공개 벤치마크 성능을 실제 도로의 안전성 보장으로 볼 수는 없음
Apache-2.0 라이선스

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