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焦點訊息:鴻海推出自動駕駛軌跡預(yù)測深度學(xué)習(xí)模型QCNet

來源:DoNews快訊


(資料圖片)

鴻??萍技瘓F旗下鴻海研究院人工智能研究所與香港城市大學(xué)合作,推出新世代自動駕駛軌跡預(yù)測深度學(xué)習(xí)模型“QCNet”,未來可應(yīng)用于集團電動車自動駕駛系統(tǒng)。

QCNet 是一種智能軌跡預(yù)測模型,主要優(yōu)勢在于能夠理解真實駕駛場景的全局信息,將 ChatGPT 相同技術(shù)基礎(chǔ)的 Transformer 架構(gòu)修改為適用于自動駕駛場景,使其學(xué)習(xí)車輛歷史軌跡,車輛間交互行為、道路環(huán)境等多樣性與不確定性。

據(jù)悉,QCNet 可預(yù)測車輛未來 6 至 8 秒內(nèi)的運動軌跡,同時對場景中的多個目標進行準確地預(yù)測,編碼器計算效率提升 85%。

同時,QCNet 為車道、斑馬線、車輛、行人等交通場景中的每一個場景元素分別建立了一套局部坐標系,在局部坐標系下學(xué)習(xí)表征,并通過相對時空位置編碼來捕捉不同場景元素之間的相對關(guān)系,提升模型的實時計算效率。

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