公开了用于基于活动来对感知对象进行分类的系统和方法等。这些系统和方法可以包括用于接收与至少一个对象相对应的传感器信息并根据该传感器信息针对该至少一个对象来确定活动预测的部件。这些系统和方法可以包括用于根据该活动预测来对该对象进行分类的部件。控制器电路可以至少部分地基于该至少一个对象的分类来操作运载工具的控制功能。的分类来操作运载工具的控制功能。的分类来操作运载工具的控制功能。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于活动来对感知对象进行分类
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2019年1月8日提交的美国临时申请62/789,804和2019年3月1日提交的丹麦申请PA
‑
2019
‑
70146的权益。
[0003]本专利技术通常涉及对对象进行分类。特别地，本专利技术涉及基于活动来对感知对象进行分类。
技术介绍
[0004]自主运载工具(例如，无人机和自动驾驶小汽车)可被配置为在整个环境中自主地导航。这些运载工具可以依赖于各种类型的传感器以检测其周围环境。例如，自主运载工具可以包括LiDAR传感器、雷达传感器、立体照相机、红外照相机等。这些传感器可以是允许运载工具避免伤害周围行人、损坏周围构造和/或运载工具本身的重要特征。
技术实现思路
[0005]在本专利技术的至少一个方面中，提供一种运载工具。所述运载工具包括：至少一个传感器，其被配置为接收与接近所述运载工具的至少一个对象相对应的传感器信息。所述运载工具包括：至少一个控制器电路，其被配置为操作所述运载工具的控制功能。所述运载工具包括：计算机可读介质，其存储计算机可执行指令。所述运载工具包括：至少一个处理器，其通信地耦接至所述至少一个传感器，并且被配置为执行所述计算机可执行指令以：从所述至少一个传感器接收所述传感器信息；根据所述传感器信息，针对所述至少一个对象来确定活动预测；根据所述活动预测来对所述至少一个对象进行分类；以及使所述控制器电路至少部分地基于所述至少一个对象的分类来操作所述运载工具的控制功能。
[0006]所述至少一个处理器可以包括贝叶斯模型处理器。所述至少一个处理器可以包括深度学习处理器。所述深度学习处理器可以包括以下项至少之一：前馈神经网络、卷积神经网络、径向基函数神经网络、递归神经网络和模块化神经网络。
[0007]对所述至少一个对象进行分类可以包括：确定所述至少一个对象是非活动或活动的可能性。确定为所述至少一个对象是活动的可以包括：确定所述至少一个对象是否将在预定时间间隔内处于运动。确定为所述至少一个对象是非活动的可以包括：确定所述至少一个对象是否将在预定时间间隔内保持静止。对所述至少一个对象进行分类可以包括：指派超过(overtake)值。
[0008]操作所述运载工具的控制功能可以包括：使所述运载工具以预测速率行驶，其中所述预测速率是至少部分地基于所学习的类似人类的行为。操作所述运载工具的控制功能可以包括：使所述运载工具以预测速率行驶。所述预测速率可以是至少部分地基于以下项至少之一：传感器数据、所述运载工具的历史速率数据、所述运载工具的位置数据、所述至少一个对象的当前位置数据、所述至少一个对象的历史位置数据、以及交通灯数据。操作所
述运载工具的控制功能可以包括：当所述至少一个处理器将所述至少一个对象分类为非活动时，使所述运载工具超过所述至少一个对象。使所述控制器电路操作所述运载工具的控制功能可以是至少部分地基于至少一个道路规则。操作所述运载工具的控制功能可以包括：使所述运载工具以预定速率接近所述至少一个对象。操作所述运载工具的控制功能可以包括：使所述运载工具与所述至少一个对象维持预定距离。当所述运载工具正在穿过主要路线时，操作所述运载工具的控制功能可以包括：使所述运载工具穿过替代路线。
[0009]所述至少一个处理器可被配置为基于所接收到的传感器信息来确定所述至少一个对象的一个或多个属性。使所述控制器电路操作所述运载工具的控制功能可以是至少部分地基于所确定的一个或多个属性。所述一个或多个属性可以包括以下项至少之一：所述至少一个对象所在的道路车道、所述至少一个对象到交通标志的距离、所述至少一个对象到指定停车位的距离、以及所述至少一个对象的速率。
[0010]所述至少一个处理器可以进一步执行操作以向所述至少一个对象的所确定的一个或多个属性指派权重。所述至少一个处理器还可被配置为使所述控制器电路至少部分地基于所指派的权重来操作所述运载工具的控制功能。所述至少一个处理器可以进一步执行操作以基于反馈信息来连续地更新所指派的权重。
[0011]所述至少一个处理器可以进一步执行操作以生成与所述至少一个对象的分类相对应的不确定性值。所述至少一个处理器还可被配置为执行操作以：在所述不确定性值满足不确定性值阈值的情况下，使所述控制器电路操作所述运载工具的控制功能以使所述运载工具进行停止和减速至少之一，以及使所述至少一个传感器捕获与所述至少一个对象相对应的附加传感器信息。
[0012]在本专利技术的至少另一方面，提供一种方法。所述方法包括：利用至少一个传感器，检测与接近运载工具的至少一个对象相对应的传感器信息。所述方法包括：从所述至少一个传感器接收所述传感器信息。所述方法包括：根据所述传感器信息，针对所述至少一个对象来确定活动预测。所述方法包括：根据所述活动预测来对所述至少一个对象进行分类。所述方法包括：至少部分地基于所述至少一个对象的分类来操作所述运载工具的控制功能。
附图说明
[0013]图1示出具有自主能力的自主运载工具的示例。
[0014]图2例示示例“云”计算环境。
[0015]图3例示计算机系统。
[0016]图4示出自主运载工具的示例架构。
[0017]图5示出感知模块可以使用的输入和输出的示例。
[0018]图6示出LiDAR系统的示例。
[0019]图7示出操作中的LiDAR系统。
[0020]图8示出LiDAR系统的操作的附加细节。
[0021]图9示出规划模块的输入和输出之间的关系的框图。
[0022]图10示出路径规划中所使用的有向图。
[0023]图11示出控制模块的输入和输出的框图。
[0024]图12示出控制器的输入、输出和组件的框图。
[0025]图13是示出根据本专利技术的一个或多个实施例的、包括具有如下系统的运载工具的环境的例示示例，该系统用于基于活动来对一个或多个感知对象进行分类。
[0026]图14示出根据本专利技术的一个或多个实施例的环境，其中在该环境中，AV基于目标运载工具的分类来超过该目标运载工具。
[0027]图15示出根据本专利技术的一个或多个实施例的用于基于活动来对感知对象进行分类的方法。
具体实施方式
[0028]在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对本专利技术的透彻理解。然而，本专利技术可以在没有这些具体细节的情况下实施将是明显的。在其它实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式示出的，以避免不必要地使本专利技术模糊。
[0029]在附图中，为了便于描述，示出了示意要素(诸如表示装置、模块、指令块和数据要素的那些要素)的具体排列或次序。然而，本领域技术人员应当理解，附图中示意要素的具体次序或排列并不意在意味着要求特定的处理次序或序列、或处理过程的分离。此外，在附图中包含示意要素并不意在意味着在所有实施例中都需要这种要素，也不意在意味着由这种要素表示的特征不能包括在一些实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种运载工具，包括：至少一个传感器，其被配置为接收与接近所述运载工具的至少一个对象相对应的传感器信息；至少一个控制器电路，其被配置为操作所述运载工具的控制功能；计算机可读介质，其存储计算机可执行指令；以及至少一个处理器，其通信地耦接至所述至少一个传感器，并且被配置为执行所述计算机可执行指令以：从所述至少一个传感器接收所述传感器信息；根据所述传感器信息，针对所述至少一个对象来确定活动预测；根据所述活动预测来对所述至少一个对象进行分类；以及使所述控制器电路至少部分地基于所述至少一个对象的分类来操作所述运载工具的控制功能。2.根据权利要求1所述的运载工具，其中，所述至少一个处理器包括贝叶斯模型处理器。3.根据权利要求1或2所述的运载工具，其中，所述至少一个处理器包括深度学习处理器。4.根据权利要求3所述的运载工具，其中，所述深度学习处理器包括以下项至少之一：前馈神经网络、卷积神经网络、径向基函数神经网络、递归神经网络和模块化神经网络。5.根据权利要求1至4中任一项所述的运载工具，其中，对所述至少一个对象进行分类包括：确定所述至少一个对象是非活动或活动的可能性。6.根据权利要求5所述的运载工具，其中，确定为所述至少一个对象是活动的包括：确定所述至少一个对象是否将在预定时间间隔内处于运动。7.根据权利要求5所述的运载工具，其中，确定为所述至少一个对象是非活动的包括：确定所述至少一个对象是否将在预定时间间隔内保持静止。8.根据权利要求1至7中任一项所述的运载工具，其中，操作所述运载工具的控制功能包括：使所述运载工具以预测速率行驶，其中所述预测速率是至少部分地基于所学习的类似人类的行为。9.根据权利要求1至8中任一项所述的运载工具，其中，操作所述运载工具的控制功能包括：使所述运载工具以预测速率行驶，其中所述预测速率是至少部分地基于以下项至少之一：传感器数据、所述运载工具的历史速率数据、所述运载工具的位置数据、所述至少一个对象的当前位置数据、所述至少一个对象的历史位置数据以及交通灯数据。10.根据权利要求1至9中任一项所述的运载工具，其中，对所述至少一个对象进行分类包括：指派超过值。11.根据权利要求1至10中任一项所述的运载工具，其中，所述至少一个处理器被配置为基于所接收到的传感器信息来确定所述至少一个对象的一个或多个属性，以及其中，使所述控制器电路操作所述运载工具的控制功能是至少部分地基于所确定的一个或多个属性。12.根据权利要求11所述的运载工具，其中，所述一个或多个属性包括以下项至少之一：所述至少一个对象所在的道路车道、所述至少一个对象到交通标志的距离、所述至少一
个对象到指定停车位的距离以及所述至少一个对象的速率。13....
【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：动态AD有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。