摘要
本申请公开了一种智能汽车运行风险场预测方法及装置,涉及智能驾驶技术领域,本申请首先基于第一激光雷达和第二激光雷达进行鸟瞰图、深度图和运行状态数据的获取,然后采用多视图特征提取网络对鸟瞰图和深度图进行多视图特征提取,采用多目标交互信息提取网络对运动状态数据进行多目标交互特征提取,然后进行多视图特征和多目标交互特征的融合,通过融合特征进行运行风险的实时评估和预测,能够提高风险场预测的精度,进而提高自动驾驶的安全性和可靠性。
技术关键词
激光雷达点云数据
智能汽车
时序
时间同步误差
深度图
坐标系
交互特征
特征提取网络
融合特征
风险
预测装置
校准
特征提取模块
误差函数
智能驾驶技术
系统为您推荐了相关专利信息
长短期记忆网络
神经网络模型
农业智能
图像特征信息
驱鸟方法
信号处理方法
ARIMA模型
离散小波变换
高通滤波器
低通滤波器
智能透平控制器
协同控制方法
反馈控制量
控制误差
序列
区域位置信息
距离信息
空间分布规律
输电线路智能管控系统
多模态传感器
交互式多模型算法
IMM算法
跟踪方法
矩阵
信息熵