摘要
本发明公开了一种基于统一鸟瞰图表征的多模态端到端自动驾驶方法及系统,方法包括:获取目标车辆对象的RGB相机图像和LiDAR点云数据,使用双分支网络进行特征提取,并将图像特征和LiDAR点云特征转化到鸟瞰图空间下,得到多模态鸟瞰图特征;将多模态鸟瞰图特征在通道维度对齐,通过卷积自注意力机制融合模块进行多模态鸟瞰图特征融合;采用基于Transformer解码器的行为规划网络,将融合后的鸟瞰图特征作为行为规划网络的决策输入,输出目标车辆对象的自动驾驶预测行为。本发明有效地提升端到端自动驾驶系统的环境场景理解能力和规划性能,提升了自动驾驶轨迹预测的准确性,可广泛应用于自动驾驶技术领域。
技术关键词
自动驾驶方法
残差神经网络
双分支网络
PID控制器
局部特征提取
解码器
车辆
图像特征提取
对象
多模态特征
规划
融合策略
特征金字塔网络
生成特征向量
多头注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
电接触阻抗
纳米导电材料
纳米高效导电脂
动态调整机制
仿真模型
动态导航系统
路径规划决策
多模态数据采集
控制模块
应力
孪生神经网络
活性预测方法
分子内相互作用
局部特征提取
蛋白质间相互作用