盖世汽车讯 据外媒报道，由同济大学（Tongji University）牵头的国际合作团队推出知识增强轨迹预测系统（Knowledge-Enhanced Prediction of Trajectories，KEPT），这是一个创新的AI驱动系统，它通过使车辆能够回忆并学习大量先前遇到的驾驶场景，从而增强短期轨迹预测能力。这项突破性技术利用了前沿的视觉语言模型和先进的记忆检索机制，标志着从传统的端到端规划向更加透明和数据增强的方法的重大转变。
该研究项目是自动驾驶汽车技术领域的突破性进展，预示着自动驾驶汽车安全性和效率的新时代即将到来。
图片来源：期刊《Communications in Transportation Research》
KEPT创新的核心在于一种新型视频编码技术，旨在捕捉驾驶环境的空间和时间细微差别。该模块被称为时频空间融合（TFSF）编码器，它集成了基于快速傅里叶（Fourier）变换的频率注意力机制、多尺度Swin Transformer以及轻量级时域变换器，用于分析采样频率为2Hz的序列。这种复杂的架构使系统能够识别细微的运动变化以及对近期运动规划至关重要的复杂空间布局。该编码器采用自监督方式，无需人工标注即可训练，它使用对比损失框架动态地增强相似片段的嵌入，同时拉开不相似片段的距离。这种创新的训练范式能够生成稳健且语义丰富的表示，从而实现精准检索。
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