自动驾驶数据处理及车辆控制方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

本公开提供了自动驾驶数据处理及车辆控制方法、装置、设备、介质及产品，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能、自动驾驶、云计算等技术领域。具体实现方案为：根据自动驾驶数据的数据类型对自动驾驶数据进行一次词元化，得到张量形式的第一词元组；根据第一词元组对自动驾驶数据进行二次词元化，得到第二词元组该第二词元组用作自动驾驶大语言模型的输入数据。本方案利用张量形式的第一词元组表示自动驾驶数据，并据以进行二次词元化得到可直接输入自动驾驶大语言模型的第二词元组，从而实现对自动驾驶数据的划分处理，使得处理后的第二词元组能够直接输入到端对端的自动驾驶大语言模型中，提高数据检测、识别、分类的处理效率和处理结果的准确性及可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及计算机，尤其涉及人工智能、自动驾驶、云计算等，具体涉及自动驾驶数据处理及车辆控制方法、装置、设备、介质及产品。

技术介绍

1、在当前自动驾驶技术阶段，车辆识别周围环境主要通过各类传感器件或设备采集数据，然后对采集到的数据进行预处理后发送至相应的感知模块进行检测、识别、分类等。

技术实现思路

1、本公开提供了一种自动驾驶数据处理及车辆控制方法、装置、设备介质及产品，能够将处理结果输入自动驾驶大语言模型，提高数据处理效率和车辆控制的安全性。

2、根据本公开的第一方面，提供了一种自动驾驶数据处理方法，包括以下步骤：

3、根据自动驾驶数据的数据类型对自动驾驶数据进行一次词元化，得到第一词元组，第一词元组为张量形式；

4、根据第一词元组对自动驾驶数据进行二次词元化，得到第二词元组，第二词元组用作自动驾驶大语言模型的输入数据。

5、根据本公开的第二方面，提供了一种自动驾驶车辆控制方法，包括以下步骤：

6、将自动驾驶数据对应的第二词元组输入自动驾驶大语言本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种自动驾驶数据处理方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据类型包括点云数据，所述第一词元组包括点云张量，以及

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述自动驾驶数据包括激光点云数据，所述关联信息包括反射强度。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述点云张量包括所述激光点云数据的三维空间坐标和所述反射强度组成的四元数组。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述自动驾驶数据包括毫米波点云数据，所述关联信息包括相对速度和方位角。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述点云张量包括所述毫米波点云数据的空间坐标...

【技术特征摘要】

1.一种自动驾驶数据处理方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据类型包括点云数据，所述第一词元组包括点云张量，以及

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述自动驾驶数据包括激光点云数据，所述关联信息包括反射强度。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述点云张量包括所述激光点云数据的三维空间坐标和所述反射强度组成的四元数组。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述自动驾驶数据包括毫米波点云数据，所述关联信息包括相对速度和方位角。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述点云张量包括所述毫米波点云数据的空间坐标、所述相对速度和所述方位角组成的多元数组。

7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第二词元组包括点云数据集合，以及

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据类型包括像素数据，所述第一词元组包括像素张量，以及

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述第二词元组包括图像数据集合，以及

10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，还包括：

11.一种自动驾驶车辆控制方法，包括：

12.一种自动驾驶数据处理装置，包括：

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述数据类型包括点云数据，所述第一词元组包括点云张量，以及所述张量确定模块被配置为：

14.根据权利要求13所述的装置，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘先栋，
申请(专利权)人：南昌阿波罗智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：