鴻海研究院攜香港城市大學 推電動車自駕系統模型

中央社

(中央社記者鍾榮峰台北23日電)鴻海今天下午宣布,旗下鴻海研究院人工智能研究所與香港城市大學合作,首度推出新世代自動駕駛軌跡預測深度學習模型QCNet,可應用在集團電動車自動駕駛系統。

鴻海透過新聞稿指出,QCNet在全球兩大自駕車軌跡預測挑戰排行榜Argoverse 1與Argoverse 2,取得排名第1的佳績。

鴻海說明,以往軌跡預測方法並不具備流式處理的能力,必須為每一個待預測的交通參與者,分別計算一套專有的場景編碼,才能達到更高的預測精度,但產生出極大的計算負擔。

鴻海表示,QCNet是一種智慧型軌跡預測模型,可理解真實駕駛場景的全局資訊,活用和聊天機器人ChatGPT相同技術基礎的Transformer架構,修改為適用在自動駕駛場景。

鴻海指出,QCNet能在複雜的道路環境捕捉車輛的多種潛在意圖、超長距離預測未來6至8秒內的運動軌跡,可同時對場景中的多個目標進行預測,並可將編碼器的計算效率提升85%以上。

此外,QCNet可因應交通場景中包括車道、斑馬線、車輛、行人等在內的每一個場景元素,分別建立一套局部座標系,在場景元素所對應的局部座標系下學習表徵,並藉由相對時空位置編碼來捕捉不同場景元素之間的相對關係,得以避免大量重複的計算並最終提升模型的即時計算效率。(編輯:張均懋)1120523

新聞來源:中央社



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