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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种用于高速场景自动驾驶车队的联合感知预测方法，涉及智能网联汽车技术领域。通过对环视图像和雷达RAD数据的编码及特征转换得到当前场景的单车端BEV表征；然后通过空间对齐得到车队级BEV表征，所述车队级BEV表征为覆盖整个车队所处交通场景的环境建模结果；基于该BEV表征，以时序自注意力进行时间维度的特征聚合，最后得到车队级的感知及预测结果。本发明的方法不仅可以解决车队中单车单独进行感知和预测对于周边场景编码的重复计算问题；同时通过感知和预测任务的联合训练优化能实现两个任务的参数共享，从而进一步降低计算量。
主权项：1.一种用于高速场景自动驾驶车队的联合感知预测方法，其特征在于：包括设置单车环视传感器装置，单车端环境建模及多模态特征提取，进行单车端多模态特征融合，构建车队级鸟瞰视角表征，即车队级BEV表征，进行车队级BEV时序融合，进行联合感知预测的多任务训练；通过对环视图像和雷达RAD数据的编码及特征转换得到当前场景的单车端BEV表征；然后通过空间对齐得到车队级BEV表征，所述车队级BEV表征为覆盖整个车队所处交通场景的环境建模结果；基于该BEV表征，以时序自注意力进行时间维度的特征聚合，最后得到车队级的感知及预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种用于高速场景自动驾驶车队的联合感知预测方法
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