路况引导信息的生成方法、装置、车辆及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种路况引导信息的生成方法、装置、车辆及存储介质。方案首先通过对目标区域的多源路况数据进行融合编码，生成统一的融合路况特征。这一步骤将来自不同来源的异构信息整合为结构化特征，为后续分析提供数据基础。接着将融合路况特征输入并行的至少两种初级路况预测维度的深度学习模型中进行预测，能够从不同信息角度捕捉路况。最后通过信息组合技术对所有初级路况预测维度的预测结果进行整合，生成综合的目标区域的路况引导信息。这一过程不仅提高了预测的全面性，还增强了对复杂场景的适应能力。通过多源数据融合、并行模型预测和信息组合的协同作用，最终实现了更精准、更全面的路况引导，为智能驾驶提供了可靠的技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及车辆控制，尤其涉及一种路况引导信息的生成方法、装置、车辆及存储介质。

技术介绍

1、‌随着智能网联汽车技术的快速发展，路况引导作为车辆智能化的核心环节，其精准性直接依赖于底层模型的预测能力。

2、当前主流路况引导方案采用单模型架构，虽然简化了系统设计，但存在明显的局限性。首先，单一模型的训练数据和算法结构通常针对特定场景或条件设计，其泛化能力有限，难以适应多样化的实际路况环境。其次，现代交通系统需要综合考虑道路条件、天气状况、碰撞风险等多种因素，而单一模型的输入数据来源有限，无法同时结合这些因素完成预测，导致预测效果较差。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本申请提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车辆控制方法、装置、车辆及程序产品，技术方案如下：

2、一种路况引导信息的生成方法，包括：

3、对目标区域的多源路况数据进行融合编码，得到融合路况特征；

4、将所述融合路况特征输入并行的至少两种初级路况预测维度的深度学习模型进行预测，得到每种所本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种路况引导信息的生成方法，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，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

9.一种路况引导信息的生成装置，其特征在于，包括：

10.一种车辆，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存...

【技术特征摘要】

1.一种路况引导信息的生成方法，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，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

8.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明，
申请(专利权)人：长城汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：