5月23日消息,鴻海科技集團(tuán)旗下的鴻海研究院人工智能研究所與香港城市大學(xué)攜手合作,共同推出了一款全新的自動駕駛軌跡預(yù)測深度學(xué)習(xí)模型——"QCNet"。據(jù)悉,該模型具備強(qiáng)大的智能軌跡預(yù)測能力,并能夠應(yīng)用于鴻海集團(tuán)的電動車自動駕駛系統(tǒng)。
QCNet作為一種智能軌跡預(yù)測模型,具有獨(dú)特的優(yōu)勢,可以全面理解真實(shí)駕駛場景中的全局信息。該模型通過對基于Transformer架構(gòu)的ChatGPT進(jìn)行改進(jìn),使其適用于自動駕駛場景,并能夠?qū)W習(xí)車輛的歷史軌跡、車輛間的交互行為以及道路環(huán)境等多樣性和不確定性因素。
據(jù)ITBEAR科技資訊了解,QCNet具備令人矚目的能力,能夠準(zhǔn)確地預(yù)測未來6至8秒內(nèi)車輛的運(yùn)動軌跡,并對場景中的多個目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。與此同時(shí),該模型對編碼器的計(jì)算效率進(jìn)行了優(yōu)化,提升了85%的計(jì)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(biāo)系,并在局部坐標(biāo)系下學(xué)習(xí)表征。通過相對時(shí)空位置編碼,QCNet能夠捕捉不同場景元素之間的相對關(guān)系,從而進(jìn)一步提高了模型的實(shí)時(shí)計(jì)算效率。
這一次的合作將鴻海科技集團(tuán)的技術(shù)實(shí)力與香港城市大學(xué)的研究優(yōu)勢相結(jié)合,為自動駕駛技術(shù)的發(fā)展注入了新的動力。QCNet的推出將為鴻海集團(tuán)的電動車自動駕駛系統(tǒng)帶來更先進(jìn)、更可靠的軌跡預(yù)測能力,為用戶提供更安全、舒適的出行體驗(yàn)。未來,我們可以期待這一研究成果在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮重要作用,并為智能交通的發(fā)展做出積極貢獻(xiàn)。
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