焦點(diǎn)訊息：鴻海推出自動(dòng)駕駛軌跡預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)模型QCNet
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鴻海科技集團(tuán)旗下鴻海研究院人工智能研究所與香港城市大學(xué)合作，推出新世代自動(dòng)駕駛軌跡預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)模型“QCNet”，未來(lái)可應(yīng)用于集團(tuán)電動(dòng)車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。
QCNet 是一種智能軌跡預(yù)測(cè)模型，主要優(yōu)勢(shì)在于能夠理解真實(shí)駕駛場(chǎng)景的全局信息，將 ChatGPT 相同技術(shù)基礎(chǔ)的 Transformer 架構(gòu)修改為適用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，使其學(xué)習(xí)車(chē)輛歷史軌跡，車(chē)輛間交互行為、道路環(huán)境等多樣性與不確定性。
據(jù)悉，QCNet 可預(yù)測(cè)車(chē)輛未來(lái) 6 至 8 秒內(nèi)的運(yùn)動(dòng)軌跡，同時(shí)對(duì)場(chǎng)景中的多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)，編碼器計(jì)算效率提升 85%。
同時(shí)，QCNet 為車(chē)道、斑馬線、車(chē)輛、行人等交通場(chǎng)景中的每一個(gè)場(chǎng)景元素分別建立了一套局部坐標(biāo)系，在局部坐標(biāo)系下學(xué)習(xí)表征，并通過(guò)相對(duì)時(shí)空位置編碼來(lái)捕捉不同場(chǎng)景元素之間的相對(duì)關(guān)系，提升模型的實(shí)時(shí)計(jì)算效率。
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