5月23日消息,鴻海科技集團旗下的鴻海研究院人工智能研究所與香港城市大學攜手合作,共同推出了一款全新的自動駕駛軌跡預測深度學習模型——"QCNet"。據悉,該模型具備強大的智能軌跡預測能力,并能夠應用于鴻海集團的電動車自動駕駛系統。
QCNet作為一種智能軌跡預測模型,具有獨特的優勢,可以全面理解真實駕駛場景中的全局信息。該模型通過對基于Transformer架構的ChatGPT進行改進,使其適用于自動駕駛場景,并能夠學習車輛的歷史軌跡、車輛間的交互行為以及道路環境等多樣性和不確定性因素。
據ITBEAR科技資訊了解,QCNet具備令人矚目的能力,能夠準確地預測未來6至8秒內車輛的運動軌跡,并對場景中的多個目標進行預測。與此同時,該模型對編碼器的計算效率進行了優化,提升了85%的計算速度。此外,QCNet針對交通場景中的車道、斑馬線、車輛和行人等元素,分別建立了一套局部坐標系,并在局部坐標系下學習表征。通過相對時空位置編碼,QCNet能夠捕捉不同場景元素之間的相對關系,從而進一步提高了模型的實時計算效率。
這一次的合作將鴻海科技集團的技術實力與香港城市大學的研究優勢相結合,為自動駕駛技術的發展注入了新的動力。QCNet的推出將為鴻海集團的電動車自動駕駛系統帶來更先進、更可靠的軌跡預測能力,為用戶提供更安全、舒適的出行體驗。未來,我們可以期待這一研究成果在自動駕駛領域發揮重要作用,并為智能交通的發展做出積極貢獻。
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