【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能网联汽车环境感知，特别是涉及基于分层蒸馏协同图更新的多智能体协同三维语义分割方法。
技术介绍
1、随着智能网联汽车的快速发展，对三维环境感知(例如三维语义分割、三维目标检测与跟踪等任务)的需求持续增长。基于激光雷达点云的三维语义分割作为其中的研究热点，能够将每个点与特定语义类别关联，相较于三维目标检测可以实现可通行区域与类别边界的精确识别，对执行后续的场景识别、全局定位、路径规划、决策与控制等关键任务至关重要，为智能网联汽车实现高阶自主性奠定了坚实基础。
2、然而，在高动态的复杂环境中，单智能体感知系统面临着多重挑战，带来了重大安全风险，并严重限制了其在实际应用中的性能和可靠性。首先，在植被茂密、地形崎岖或障碍物交错的场景中，极易产生大量感知盲区，导致对障碍物、行人、车辆等关键目标的漏检或误检。其次，单智能体所配备的传感器受限于其物理特性和安装位置，覆盖的感知范围有限，难以覆盖远距离区域，尤其在动态多变的场景中，环境的复杂性进一步缩短了其有效检测距离。随着多智能体协同感知的不断发展，共享并融合来自多个智能体...
【技术保护点】
1.基于分层蒸馏协同图更新的多智能体协同三维语义分割方法，其特征在于：首先构建一个多视图边界增强主干网络，其次设计协同图模块对多智能体特征图进行更新与聚合，再次设计教师蒸馏引导模块对解码器各层输出特征图及协同图的边权重编码器进行分层蒸馏，然后构建多重样本集以验证所提出方法对多样化复杂遮挡场景的分割性能与鲁棒性，最后利用样本集对网络进行训练，获得网络参数，从而实现三维语义分割。
2.根据权利要求1所述的基于分层蒸馏协同图更新的多智能体协同三维语义分割方法，其特征在于：具体包含如下步骤：
【技术特征摘要】
1.基于分层蒸馏协同图更新的多智能体协同三维语义分割方法，其特征在于：首先构建一个多视图边界增强主干网络，其次设计协同图模块对多智能体特征图进行更新与聚合，再次设计教师蒸馏引导模块对解码器各层输出特征图及协同图的边权重编码器进行分层蒸馏，然后构建多重...
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