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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开了一种基于多模态信息融合和大模型推演的自动驾驶车辆风险态势预测方法、系统及存储介质，该方案整合了来自摄像头、激光雷达、多传感器的多模态信息，对可见光图像和红外图像进行信息传递和聚合。将来自多个传感器的数据进行融合，形成环视的动态时空信息。使用邻居交叉注意力机制融合2D‑3D环视图像的动静态特征；利用大模型建立预测模型，对时空风险信息和文本提示信息进行分析，生成短期和长期的预测结果。通过评估每个短期规划和相应的长期应对计划的成本，选择总成本最小的一个作为最优策略，指导智能车辆的安全行驶。
主权项：1.一种基于多模态信息融合和大模型推演的自动驾驶车辆风险态势预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1获取多模态信息：获取交通环境感知和障碍物感知信息；步骤S2大模型推演：利用大模型理解获取的多模态信息，生成智能文本提示，通过大模型输出运动规划轨迹；步骤S3长短期风险预测：构建行为预测模型的输入，进行短期和长期意图预测，预测障碍物的行为和总体行为趋势。
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百度查询： 江苏大学 一种基于多模态信息融合和大模型推演的自动驾驶车辆风险态势预测方法、系统及存储介质
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