一种基于多模态信息融合和大模型推演的自动驾驶车辆风险态势预测方法、系统及存储介质

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一种基于多模态信息融合和大模型推演的自动驾驶车辆风险态势预测方法、系统及存储介质
申请号:CN202410982962
申请日期:2024-07-22
公开号:CN118953402B
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态信息融合和大模型推演的自动驾驶车辆风险态势预测方法、系统及存储介质,该方案整合了来自摄像头、激光雷达、多传感器的多模态信息,对可见光图像和红外图像进行信息传递和聚合。将来自多个传感器的数据进行融合,形成环视的动态时空信息。使用邻居交叉注意力机制融合2D‑3D环视图像的动静态特征;利用大模型建立预测模型,对时空风险信息和文本提示信息进行分析,生成短期和长期的预测结果。通过评估每个短期规划和相应的长期应对计划的成本,选择总成本最小的一个作为最优策略,指导智能车辆的安全行驶。
技术关键词
风险态势预测方法 多模态信息融合 交叉注意力机制 自动驾驶运动规划 意图 静态特征 计划 轨迹 高斯混合模型 障碍物 车辆 高斯概率密度函数 观测场景 可见光图像 交通环境感知 分支 动态
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