摘要
本公开涉及车辆智能驾驶技术领域,提供了一种车辆控制方法、电子设备及车辆,获取车辆的初始多模态数据,对初始多模态数据进行对齐处理,得到多模态数据;获取车辆所在的环境参数,根据环境参数确定目标融合权重;根据目标融合权重对多模态数据进行融合处理,得到融合数据;将融合数据输入至预先训练的驾驶决策确定模型,输出目标驾驶决策,根据目标驾驶决策控制车辆行驶。通过对初始多模态数据进行对齐,避免了传感器时延导致不同模态的数据存在时序混乱的问题。同时,根据车辆当前所在环境的实际环境参数确定多模态数据对应的目标融合权重,提高了融合数据的准确性,进而得到的目标驾驶决策更加准确,进而提高了车辆行驶的安全性和稳定性。
技术关键词
雷达点云数据
多模态
图像
点云密度
车辆控制方法
车辆运行数据
车辆智能驾驶技术
能见度
决策
电子设备
低密度
因子
车辆传感器
时延
高密度
处理器
对象
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多模态融合技术
监督学习算法
信息录入方法
推理技术
生成多媒体
深度学习模型
脑电信号特征
图像识别方法
模型训练模块
有效性
三维点云模型
手持设备
图像设备
机器人作业
程序作业
图像编码器
多模态
统计特征
文本编码器
图像特征向量