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基于生成式扩散模型的自动驾驶模型、方法、装置和车辆
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更多数据:搜索马克数据网来源:www.macrodatas.cn 本公开提供了一种基于生成式扩散模型的自动驾驶模型、方法、装置和车辆,涉及计算机技术领域,尤其涉及自动驾驶和人工智能技术领域。自动驾驶模型中的编码层被配置成对自动驾驶车辆的当前感知信息进行编码,以得到当前场景的离散空间表示,预测层被配置成根据包括当前场景的离散空间表示的至少一个场景离散空间表示进行离散扩散,以确定未来时刻的预测空间表示,解码层被配置成对预测空间表示进行解码,以得到未来时刻的自动驾驶决策信息。由此,自动驾驶模型可以利用基于生成式扩散模型的输出来确定自动驾驶模型的自动驾驶决策。通过提高未来预测的准确性,从而进一步提高自动驾驶决策及预测的效果。
申请人信息
- 申请人:北京百度网讯科技有限公司
- 申请人地址:100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
- 发明人: 北京百度网讯科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于生成式扩散模型的自动驾驶模型、方法、装置和车辆 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311676294.5 |
| 申请日 | 2023/12/7 |
| 公告号 | CN117519206A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G05D1/43 |
| 权利人 | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 发明人 | 黄际洲; 王凡 |
| 地址 | 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层 |
专利主权项内容
1.一种自动驾驶模型,包括编码层、预测层和解码层,其中,所述编码层被配置成对自动驾驶车辆的当前感知信息进行编码,以得到当前场景的离散空间表示;所述预测层被配置成根据包括所述当前场景的离散空间表示的至少一个场景离散空间表示进行离散扩散,以确定未来时刻的预测空间表示;以及所述解码层被配置成对所述预测空间表示进行解码,以得到所述未来时刻的自动驾驶决策信息。。来源:马 克 团 队