摘要
本发明属于无人车导航技术领域,提供了一种无人车及基于多模态融合的无人车导航方法、装置,为了保证无人车导航模型多模态融合性能的同时提高融合的效率,本发明使用了一种高效的多模态特征融合网络,该模型可以使各模态的数据首先提取出模态内最关键的信息再进行跨模态数据融合,融合过程中只传递该部分少量关键信息,提升无人车感知环境的能力,同时避免了模态间数据的完全访问,可以有效去除数据冗余,减少模型运算量,对模型运算速度有明显提升,有效增强了无人车导航的实时性和安全性。
技术关键词
无人车导航方法
激光雷达点云数据
控制无人车
多模态
PID控制器
数据特征提取
PID控制策略
层级
无人车导航技术
导航装置
网络
命令
坐标
跨模态数据
规划
特征提取模块
方向盘
速度
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动态评估方法
扩展卡尔曼滤波
电池健康状态
电池荷电状态
井口
贝叶斯概率模型
非线性
系统优化控制方法
推理网络
多模态
对比度
深度卷积神经网络
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融合特征
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数据收集模块
分割系统
诊断特征
多模态