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鸿海推出自动驾驶轨迹预测深度学习模型QCNet

鸿海科技集团旗下鸿海研究院人工智能研究所与香港城市大学合作,推出新世代自动驾驶轨迹预测深度学习模型“QCNet”,未来可应用于集团电动车自动驾驶系统。

QCNet是一种智能轨迹预测模型,主要优势在于能够理解真实驾驶场景的全局信息,将ChatGPT相同技术基础的Transformer架构修改为适用于自动驾驶场景,使其学习车辆历史轨迹,车辆间交互行为、道路环境等多样性与不确定性。

据悉,QCNet可预测车辆未来6至8秒内的运动轨迹,同时对场景中的多个目标进行准确地预测,编码器计算效率提升85%。

同时,QCNet为车道、斑马线、车辆、行人等交通场景中的每一个场景元素分别建立了一套局部坐标系,在局部坐标系下学习表征,并通过相对时空位置编码来捕捉不同场景元素之间的相对关系,提升模型的实时计算效率。

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