摘要
本发明公开一种智能驾驶辅助方法、装置、设备、存储介质及产品,首先获取相机图像和激光点云数据,利用多尺度特征深度网络提取相机图像的多尺度特征,并生成图像伪点云数据;其次,基于激光点云数据对图像伪点云数据进行视角矫正,消除空间对齐偏差;将矫正后的图像伪点云数据和激光点云数据进行交叉对齐与融合,利用融合后的高精度特征构建地图,显著提升了复杂环境下的建图精度;最后,确定车辆在地图中的当前位置和目的位置,并基于构建好的地图进行路径规划,基于构建好的路径执行智能驾驶辅助操作。
技术关键词
智能驾驶辅助方法
激光点云数据
点云特征
图像
融合特征
激光雷达
注意力机制
相机
多尺度特征提取
地图
矫正
可读存储介质
车辆
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缺陷识别系统
缺陷自动识别方法
高风险
物理
三维数字模型
遥感图像数据
遥感图像变化检测
更新网络参数
特征提取器
解码器
隧道排水管道
监测机器人
分布式存储模块
数据处理模块
分布式计算平台
模态特征
多模态数据融合
交叉注意力机制
门控神经网络
融合特征