多模态感知融合驱动的自动驾驶动态决策优化

最新推荐文章于 2025-04-03 17:53:33 发布
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基于多模态感知的混合模型动态切换策略优化

引言

在复杂城市道路场景中，自动驾驶系统面临着多源异构感知数据融合、动态环境适应性等关键挑战。传统模型切换策略常因传感器信息利用不充分导致响应延迟和决策偏差，尤其在施工路段、密集车流等极端场景下性能急剧下降。本文提出创新的时空特征金字塔网络（STFPN）与混合决策框架，通过多模态数据深度融合与动态安全边界建模，实现更鲁棒的自动驾驶决策系统。

一、多模态时空融合（STFPN）架构设计

输出层
时空建模
融合门控
特征提取
输入层
融合特征输出
Temporal LSTM
连续5帧序列处理
Spatial GRU
鸟瞰图关联矩阵
2048通道特征
1280通道特征
特征拼接
1x1卷积层
GELU激活
Softmax门控
ResNet3D编码器
EfficientNetV2编码器
体素化处理
LiDAR点云数据
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