本申请实施例提供一种多传感器融合的自动驾驶感知方法、装置及电子设备，通过高效整合并利用多传感器采集的丰富感知数据，显著提升了自动驾驶系统的感知精度与鲁棒性。具体而言，首先对多源传感器数据进行有序排列形成统一的多传感器融合数据，接着进行特征提取构建出全面的场景感知特征集合，通过多维度特权域融合策略，生成了能够反映时空模式特征的多个融合场景感知特征集合，增强了对驾驶环境的理解能力，最终利用机器学习网络模型实现了对驾驶状态的精准预测，及时输出驾驶安全性评估，并基于此进行预警提醒，有效降低了自动驾驶过程中的安全风险，提高了驾驶决策的智能化水平，为用户提供了更加安全、可靠的自动驾驶体验。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，具体而言，涉及一种多传感器融合的自动驾驶感知方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、在自动驾驶技术快速发展的今天，如何确保自动驾驶车辆在各种复杂道路环境中的安全行驶，成为了一个亟待解决的关键问题。自动驾驶车辆通常配备有多种传感器，如雷达、摄像头、激光雷达（lidar）等，以实时采集车辆周围的感知数据。然而，如何有效地融合这些来自不同传感器的数据，并准确地识别和理解驾驶环境，是自动驾驶技术面临的一大挑战。
2、传统的自动驾驶感知方法往往侧重于单一传感器的数据处理，或者简单地将多传感器数据进行叠加，而未能充分挖掘和利用各传感器之间的互补性和关联性。这种方法在处理复杂场景时，容易出现感知盲区或误判，从而影响自动驾驶的安全性和可靠性。
3、此外，现有的多传感器融合方法大多侧重于数据的低级融合，如数据层面的融合或特征层面的简单拼接，而未能深入挖掘各传感器数据在时空模式上的特征。这种浅层次的融合方式难以捕捉到驾驶环境中的细微变化和潜在风险，限制了自动驾驶车辆在复杂环境中的感知能力。
>技术实现思路本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多传感器融合的自动驾驶感知方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多传感器融合的自动驾驶感知方法，其特征在于，所述融合维度包括X个，X个融合维度中的任意一个融合维度表示为第i融合维度，i为正整数且i不大于X；
3.根据权利要求2所述的多传感器融合的自动驾驶感知方法，其特征在于，所述融合维度被配置于设定在相应融合维度的融合过程中被融合至同一个特征簇的成员的规模，第i融合维度被配置于设定在第i融合维度的融合过程中被融合至同一个特征簇的成员包括i个；
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的多传感器融合的自动驾驶感知方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种多传感器融合的自动驾驶感知方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多传感器融合的自动驾驶感知方法，其特征在于，所述融合维度包括x个，x个融合维度中的任意一个融合维度表示为第i融合维度，i为正整数且i不大于x；
3.根据权利要求2所述的多传感器融合的自动驾驶感知方法，其特征在于，所述融合维度被配置于设定在相应融合维度的融合过程中被融合至同一个特征簇的成员的规模，第i融合维度被配置于设定在第i融合维度的融合过程中被融合至同一个特征簇的成员包括i个；
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的多传感器融合的自动驾驶感知方法，其特征在于，所述依据所述第一多传感器融合数据中各个传感器感知数据的感知知识空间，对所述第一多传感器融合数据进行特征提取，生成第一场景感知特征集合，包括：
5.根据权利要求1-3中任意一项所述的多传感器融合的自动驾驶感知方法，其特征在于，所述第一多传感器融合数据中任意一个传感器感知数据表示为第一传感器感知数据；所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的多传感器融合的自动驾驶感知方法，其特征在于，所述融合维度包括x个，所述机器学习网络模型包括预测单元和x个聚焦权重嵌入单元...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈钊，於伟一，李司禹，仉晓艳，於辰，孙玥，李媛媛，
申请(专利权)人：深圳盛世华辰智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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