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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247614A
主分类号：G06V10/80
分类号：G06V10/80;G06V20/64;G06V20/70;G06V10/25;G06V10/46;G06V10/52;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提供一种多智能体协同感知方法、设备及存储介质，涉及协同感知技术领域，所述方法包括：获取第一原始点云数据；根据第一原始点云数据，获取第一多尺度特征；对第一多尺度特征进行挑选处理，获取第一高信息量特征；将第一高信息量特征广播至各个协同智能体，获取第二高信息量特征；将第一高信息量特征与全部第二高信息量特征进行第二融合处理，获取融合协同特征；根据融合协同特征，生成检测结果信息。通过挑选获得的高信息量值的特征，降低噪声导致的感知偏差影响，同时降低通信带宽消耗提高协同效率。利用第一融合处理以及第二融合处理的双阶段融合，在不同阶段对传递的高信息量值的特征进行融合，降低协同感知过程中位姿噪声的影响。
主权项：1.一种多智能体协同感知方法，其特征在于，应用于中心智能体，包括：获取第一原始点云数据；根据所述第一原始点云数据，获取第一多尺度特征，所述第一多尺度特征包括多个尺度下提取的特征；对所述第一多尺度特征进行挑选处理，以获取信息量值大于预设阈值的特征形成第一高信息量特征；将所述第一高信息量特征广播至各个协同智能体，以获取各个所述协同智能体反馈的第二高信息量特征，所述第二高信息量特征由所述协同智能体将所述第一高信息量特征与自身的第二原始点云数据进行第一融合处理以及挑选处理获得；将所述第一高信息量特征与全部所述第二高信息量特征进行第二融合处理，获取融合协同特征；根据所述融合协同特征，生成检测结果信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 一种多智能体协同感知方法、设备及存储介质
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