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申请/专利权人：上海大学
摘要：本申请公开了一种基于跨视角时空建模的车机协同导航方法、装置及设备，涉及导航领域，该方法包括：获取目标场景的鸟瞰视角图像、前向视角图像及雷达点云数据；根据鸟瞰视角图像对目标场景的语义和几何信息编码，构建鸟瞰视角场景图；基于图神经网络对鸟瞰视角场景图进行学习和推理，提取鸟瞰视角空间特征；分别对前向视角图像及雷达点云数据进行特征提取，并融合得到前向视角空间特征；将鸟瞰视角空间特征与前向视角空间特征对齐，再分别加入时间上的关联信息后进行特征融合，得到跨视角时空特征，最后采用预先训练好的强化学习模型确定智能体所需执行的动作。本申请增强了智能体对场景的理解，提升了无人车的自主导航能力。
主权项：1.一种基于跨视角时空建模的车机协同导航方法，其特征在于，所述基于跨视角时空建模的车机协同导航方法包括：获取目标场景的鸟瞰视角图像、前向视角图像及雷达点云数据；根据所述鸟瞰视角图像，对所述目标场景的语义信息和几何信息进行编码，构建鸟瞰视角场景图；所述鸟瞰视角场景图包括节点集和边集；所述节点集中的节点表示所述目标场景中的实体或道路；所述边集中的边表示两个节点间的关系；基于图神经网络对所述鸟瞰视角场景图进行学习和推理，提取鸟瞰视角空间特征；分别对所述前向视角图像及所述雷达点云数据进行特征提取，得到前向视角图像特征及雷达特征，并对所述前向视角图像特征及所述雷达特征进行特征融合，得到前向视角空间特征；将所述鸟瞰视角空间特征与所述前向视角空间特征对齐，得到鸟瞰视角空间特征序列及前向视角特征序列；分别对所述鸟瞰视角空间特征序列及所述前向视角特征序列加入时间上的关联信息，得到鸟瞰视角时空特征及前向视角时空特征；将所述鸟瞰视角时空特征与所述前向视角时空特征进行融合，得到跨视角时空特征；根据所述跨视角时空特征，采用预先训练好的强化学习模型，确定智能体所需执行的动作；所述动作包括运行速度和转动角度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种基于跨视角时空建模的车机协同导航方法、装置及设备
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