摘要
本发明涉及基于VLA架构与蒸馏学习的无人物流车驾驶决策方法及系统,本申请通过蒸馏学习将模型的体积压缩,同时可以降低算力需求以及硬件成本。此外,解决了复杂的道路行驶情况,如果出现轻量化模型无法准确判断的情形,本申请将视觉数据发送至云端进行语义标注,并将语义标注图像发送至管理人员,管理人员可以通过语音进行远程控制。语音数据通过解析成为语音控制指令,通过适配层适配对应的控制向量。本申请解决了现有模型无法通过自然语言直接控制的缺点,使用场景更加灵活。
技术关键词
驾驶决策方法
无人物流车
语音控制指令
执行控制器
置信度阈值
蒸馏
样本
自然语言文本
视觉
教师
语义
实体
数据
对象
意图
标签
词嵌入模型
系统为您推荐了相关专利信息
多模态
运动预测信息
置信度阈值
运动状态信息
多阶段
遥感图像语义分割
网络
带标签
地物识别
模型训练模块
模式特征向量
智能告警
时间序列特征
Apriori算法
分析方法