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焦點訊息:鴻海推出自動駕駛軌跡預測深度學習模型QCNet

來源:DoNews快訊


(資料圖片)

鴻海科技集團旗下鴻海研究院人工智能研究所與香港城市大學合作,推出新世代自動駕駛軌跡預測深度學習模型“QCNet”,未來可應用于集團電動車自動駕駛系統。

QCNet 是一種智能軌跡預測模型,主要優勢在于能夠理解真實駕駛場景的全局信息,將 ChatGPT 相同技術基礎的 Transformer 架構修改為適用于自動駕駛場景,使其學習車輛歷史軌跡,車輛間交互行為、道路環境等多樣性與不確定性。

據悉,QCNet 可預測車輛未來 6 至 8 秒內的運動軌跡,同時對場景中的多個目標進行準確地預測,編碼器計算效率提升 85%。

同時,QCNet 為車道、斑馬線、車輛、行人等交通場景中的每一個場景元素分別建立了一套局部坐標系,在局部坐標系下學習表征,并通過相對時空位置編碼來捕捉不同場景元素之間的相對關系,提升模型的實時計算效率。

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