【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，具体而言，涉及一种车辆自动驾驶控制方法及装置。
技术介绍
1、近年来，自动驾驶技术的迅猛发展与人工智能、计算机视觉和深度学习的进步密切相关。传统的自动驾驶系统普遍采用cnn(convolutional neural networks，卷积神经网络)或resnet(residual network，残差网络)进行图像处理和识别，以实现对周围环境的理解和决策制定。然而，随着技术的发展，vit(vision transformer，视觉转换器)模型凭借其在处理图像序列数据方面的优越性能，开始受到越来越多研究者和工程师的关注。但vit模型的结构相对复杂，对于需要实时处理大量数据但是计算资源有限的车载系统来说，使用vit模型可能导致数据处理速度较慢和能源消耗较高的问题。另外，在自动驾驶过程中，车辆可能会进入地下车库、涵洞等卫星导航信号较差的区域，导致无法准确获取车辆的定位信息，进而影响车辆行驶安全。
2、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、...
【技术保护点】
1.一种车辆自动驾驶控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取车辆实时的位姿信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取车载终端上的惯性导航系统中的测量参数，并依据所述测量参数确定所述车辆实时的位姿信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像识别模型的训练过程包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述第一模型中的权重进行剪枝，得到第二模型，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对每张所述环境图像进行图像增强处理
【技术特征摘要】
1.一种车辆自动驾驶控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取车辆实时的位姿信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取车载终端上的惯性导航系统中的测量参数，并依据所述测量参数确定所述车辆实时的位姿信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像识别模型的训练过程包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述第一模型中的权重进行剪枝，得到第二模型，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对每张所述环境图像进行图像增强处理，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：杨岭才，王德乾，刘悦，田野，薄小堂，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司卫星通信分公司，
类型：发明
国别省市：
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