CN119428765A 基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制方法、装置、设备和存储介质 （岚图汽车科技有限公司）

开发区人工智能科技园N栋研发楼3层基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制方本申请公开了一种基于潜在世界模型指导2基于所述车辆图像数据和预设世界模型进行特征提取，得到当基于所述车辆规划数据、所述当前帧特征图和所述目标未来帧特对所述位置数据、所述速度数据和所述航向角数据以及所述车辆尺寸数据进行堆叠，通过神经网络算法计算所述车辆导航数据和所述车辆历史数据，得基于所述权重向量、所述缩放尺度向量和所述车辆历史数据以及所述车辆导航数据，通过网络训练方法记录车辆轨迹数据，得到车辆轨迹特征图，所述车对所述当前帧特征图进行解码得到目标未来通过门控循环单元结合所述参考当前帧特征图、所述噪声权重值和所述预设噪声值，3基于所述预设变换器模型引入交叉注意力机制，通过所述车辆规得到模块，用于基于所述传感器数据和所述车辆导航信息进融合模块，用于基于所述车辆图像数据和预设世界模型序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制方4[0006]为实现上述目的，本申请提出一种基于潜在世界模型指56文所述的基于潜在世界模型指导的自动驾驶控[0050]图1为本申请基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制方法实施例一提供的流程示[0051]图2为本申请基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制方法实施例二提供的流程示[0052]图3为本申请实施例基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制方法的简要流程示意[0053]图4为本申请实施例基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制装置的模块结构示意[0054]图5为本申请实施例中基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制方法涉及的硬件运7[0061]基于此，本申请实施例提供了一种基于潜在世界模型指[0062]本实施例中，所述基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制方法包括步骤S10~8用于当前的决策和规划。目标未来帧特征图可以是基于当前帧特征图和车辆的运动状态，[0073]其中，历史帧特征图可以是从车辆摄像头捕获的历史图像数据中提取的特征集9特征图以及目标未来帧特征图综合分析得到的一系列关于车辆未来位置和运动状态的预最初设计用于处理序列数据，特别是在自然语言处理领域中用于理解语言的结构和含义。据并进行深度融合与特征提取，实现了对车辆周围环境的全面感知和未来状态的有效预[0095]需要说明的是，多层感知机结构(MultilayerPerceptron,MLP)可以是一种由多用于调整权重向量的影响，或者对车辆历史数据和导航数据的融合结果进行规范化处理，我们使用Linear生成混合轨迹Query的权重(第一个Linear计算)，和缩放尺度(第二个动驾驶控制装置的有益效果与上述实施例提供的基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制方[0117]下面参考图5，其示出了适于用来实现本申请实施例的基于潜在世界模型指导的制设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(Personal[0118]如图5所示，基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制设备可以包括处理装置1001(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(ROM：ReadOnlyMemory)1002中的程序或者从存储装置1003加载到随机访问存储器(RAM：RandomAccess驾驶控制设备的有益效果与上述实施例提供的基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制方[0123]本申请提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令[0125]上述计算机可读存储介质可以是基于潜在世界模型指导的自动驾驶控制设备中[0127]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN：储有用于执行上述基于潜在世界模型指导的自执行时实现如上述的基于潜在世界模型指导的自动驾驶控[0132]本申请提供的计算机程序产品能够解决如何提升自动驾