鴻海推出新時代自動駕駛軌迹預測深度學習模型“QCNet”

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IT 之家 5 月 23 日消息，鴻海科技集團旗下鴻海研究院人工智能研究所與香港城市大學合作，推出新世代自動駕駛軌迹預測深度學習模型 "QCNet"，未來可應用于集團電動車自動駕駛系統。

IT 之家從鴻海官網得知，QCNet 是一種智能軌迹預測模型，主要優勢在于能夠理解真實駕駛場景的全局信息，将 ChatGPT 相同技術基礎的 Transformer 架構修改為适用于自動駕駛場景，使其學習車輛歷史軌迹，車輛間互動行為、道路環境等多樣性與不确定性。

據悉，QCNet 可預測車輛未來 6 至 8 秒内的運動軌迹，同時對場景中的多個目标進行準确地預測，編碼器計算效率提升 85%。同時，QCNet 為車道、斑馬線、車輛、行人等交通場景中的每一個場景元素分别建立了一套局部坐标系，在局部坐标系下學習表征，并通過相對時空位置編碼來捕捉不同場景元素之間的相對關系，提升模型的實時計算效率。