[發明專利]使用聽覺數據訓練用于碰撞躲避的算法

有效

• 申請號: 201710427219.3
• 申請日: 2017-06-08
• 公開（公告）號: CN107527092B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 艾希莉·伊麗莎白·米克斯;吉內什·J·杰恩;韓正圭;哈珀麗特辛格·班瓦伊特
• 申請（專利權）人: 福特全球技術公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06N20/00;G06T17/00
• 代理公司: 北京連和連知識產權代理有限公司 11278
• 代理人: 回旋

通過限定包括車輛模型和典型駕駛環境的場景，來訓練機器學習模型。將主體車輛模型加入到場景并且在主體車輛上限定傳感器位置。模擬在傳感器位置通過傳感器進行的場景感知。場景還包括發動機運行的停泊車輛的模型。將停泊車輛的位置和感知場景的傳感器的模擬輸出輸入到機器學習算法，機器學習算法訓練模型來根據傳感器輸出探測停泊車輛的位置。車輛控制器之后與機器學習模型結合并且根據輸入到機器學習模型的實際傳感器輸出來估算發動機運行的停泊車輛的存在和/或位置。

技術領域

本發明涉及在自主車輛中執行障礙躲避。

背景技術

自主車輛裝備有探測其周邊環境的傳感器。算法評估傳感器的輸出并且識別障礙。然后導航系統可以操縱車輛轉向、制動和/或加速，從而既躲避識別的障礙物又到達期望的目的地。傳感器可以既包括成像系統(如視頻攝像機)又包括雷達(RADAR)或激光雷達(LIDAR，Light?Detection?And?Ranging)傳感器。

本申請文件公開的系統和方法提供了一種用于探測障礙的改善途徑。

發明內容

根據本發明，提供一種方法，包含：

通過計算機系統限定三維(3D)模型；

通過計算機系統根據從發動機運行的停泊車輛傳入到三維模型中主體車輛的兩個或多個傳感器位置的聲音來模擬兩個或多個傳感器輸出；和

通過計算機系統使用三維模型中停泊車輛的位置和兩個或多個傳感器輸出來訓練機器學習模型。

根據本發明的一個實施例，還包含：

在主體車輛上限定一個或多個攝像機位置；

模擬在一個或多個攝像機位置的圖像探測；和

使用圖像和兩個或多個傳感器輸出來訓練機器學習模型。

根據本發明的一個實施例，還包含：

在主體車輛上限定雷達傳感器位置；

根據三維模型模擬雷達傳感器輸出；和

使用圖像、雷達傳感器輸出和兩個或多個傳感器輸出中的全部來訓練機器學習模型。

根據本發明的一個實施例，還包含：

在主體車輛上限定激光雷達傳感器位置；

模擬從三維模型的激光雷達傳感器位置探測的點云序列；和

使用圖像、雷達傳感器輸出、點云序列和兩個或多個傳感器輸出中的全部來訓練機器學習模型。

根據本發明的一個實施例，其中限定三維模型還包括在停泊車輛和主體車輛之間限定多個居間車輛。

根據本發明的一個實施例，其中機器學習模型是深度神經網絡。

根據本發明的一個實施例，其中根據多個車輛傳入到兩個或多個傳感器位置的聲音來模擬兩個或多個傳感器輸出，包含模擬從停泊車輛的發動機，到圍繞停泊車輛和主體車輛之間的一個或多個居間車輛，并且傳入主體車輛的聲音傳播。

根據本發明的一個實施例，其中將停泊車輛建模為發出對應于運行的車輛發動機的聲音的車輛。

根據本發明的一個實施例，還包含：

提供包括車輛控制器和兩個或多個麥克風的車輛；

通過機器學習模型編程車輛控制器；

通過車輛控制器接收來自兩個或多個麥克風的兩個或多個音頻流；

通過車輛控制器將兩個或多個音頻流輸入到機器學習模型；