QT-Former模块的技术实现
Orion框架中的QT-Former模块专门用于提取和整合车辆行驶过程中的时序信息。该模块采用Transformer架构设计，能够有效捕捉8-10秒时间窗口内的驾驶场景动态变化，包括但不限于交通流态势、路权变更历史、障碍物位移轨迹等关键信息。相比传统RNN或LSTM时序处理方法，QT-Former的优势在于：
- 通过多头注意力机制建立跨时段特征关联
- 支持可变长度上下文输入（最长可处理15秒历史数据）
- 输出包含时空编码的紧凑表征（128维向量）
在实际应用中，该模块与视觉编码器协同工作，将处理后的历史特征输入到后续的LLM推理模块。测试数据显示，启用长期上下文处理的Orion模型在交叉路口场景中的预测准确率提升27%，连续变道决策错误率降低42%。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOrion: Xiaomis quelloffenes End-to-End-Framework für selbstfahrende Autos und deren PlanungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Orion的长期历史上下文处理能力通过QT-Former模块实现
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