向量数据库 在自动驾驶领域通过 **embedding** 技术整合激光雷达、视觉图像等多模态数据,结合 **RAG** 架构实现场景语义检索,为决策系统提供动态知识支撑。向量数据库的分布式存储与实时索引能力,满足自动驾驶对海量多模态数据的管理需求。
自动驾驶数据的多模态 embedding 生成
自动驾驶场景的 embedding 生成需关注:
· 激光雷达 embedding:PointNet++ 模型将点云数据转为语义向量;
· 视觉 embedding:CLIP 模型处理摄像头图像的视觉语义;
· 时序 embedding:结合 LSTM 捕捉动态场景的时间序列特征。某车企用该策略使交通场景 embedding 语义准确率提升 35%。
向量数据库的多模态索引优化
针对自动驾驶数据,向量数据库采用:
· 时空索引架构:HNSW 索引处理场景语义检索,结合时空坐标建立 R 树索引;
· 动态权重调整:根据交通场景紧急程度调整 embedding 检索权重;
· 多模态融合索引:建立激光雷达与视觉 embedding 的跨模态关联。某自动驾驶公司借此将场景检索延迟降至 80ms。
RAG 架构的自动驾驶应用闭环
在 “多模态 embedding + 向量数据库” 的 RAG 流程中:
1. 实时感知数据由多模态模型转为 embedding;
2. 向量数据库 检索相似历史场景的 embedding;
3. RAG 整合结果并输入决策大模型,生成驾驶策略。该方案使某车企的复杂路况处理成功率提升 28%,验证 **RAG** 在自动驾驶场景的价值。
