[發(fā)明專(zhuān)利]用于訓(xùn)練自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的逼真的3D虛擬世界創(chuàng)造與模擬

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201780052492.0
• 申請(qǐng)日: 2017-05-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109643125B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-11-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 丹·阿特斯蒙
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 柯尼亞塔有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G05D1/02
• 分類(lèi)號(hào): G05D1/02;G06T7/579
• 代理公司: 上海翼勝專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 31218
• 代理人: 翟羽

1.一種創(chuàng)建用于訓(xùn)練一自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的一現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景的一模擬測(cè)距模型的計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法包括：

獲得到存在于一現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中的多個(gè)物件的實(shí)際測(cè)距數(shù)據(jù)；

從描繪所述現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景的多個(gè)距離傳感器獲得知覺(jué)的測(cè)距數(shù)據(jù)，所述多個(gè)距離傳感器中的每一個(gè)與指示所述每一個(gè)距離傳感器的一定位的定位數(shù)據(jù)相關(guān)，所述定位數(shù)據(jù)是從與所述每一個(gè)距離傳感器相關(guān)的至少一個(gè)定位傳感器所獲得；

分析根據(jù)所述定位數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整的所述知覺(jué)的測(cè)距數(shù)據(jù)，相對(duì)于所述實(shí)際測(cè)距數(shù)據(jù)，以識(shí)別至少一個(gè)噪聲圖，所述噪聲圖通過(guò)所述多個(gè)距離傳感器中的至少一個(gè)來(lái)展示測(cè)量精度劣化，其中根據(jù)所述多個(gè)物件中的至少一個(gè)的至少一個(gè)物件屬性來(lái)調(diào)整所述至少一個(gè)噪聲圖，所述至少一個(gè)物件屬性影響所述每一個(gè)距離傳感器所產(chǎn)生的所述測(cè)距數(shù)據(jù)，所述至少一個(gè)物件屬性是由一外表面紋理、一外表面紋理組成及一外表面材料所組成的一組的一成員；及

以至少一個(gè)噪聲圖更新一測(cè)距模型以產(chǎn)生用于訓(xùn)練一自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的逼真的模擬測(cè)距數(shù)據(jù)。

2.如權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法，其特征在于：所述實(shí)際測(cè)距數(shù)據(jù)由至少一個(gè)來(lái)源所提供，所述來(lái)源是由一現(xiàn)實(shí)世界測(cè)量、一基于地圖的計(jì)算及一基于現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景的至少一個(gè)圖像的圖像處理的計(jì)算所組成的一組的一成員。

3.如權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法，其特征在于：所述多個(gè)距離傳感器包括由一LIDAR傳感器、一雷達(dá)、一相機(jī)、一紅外攝像機(jī)及一超聲傳感器所組成的一組中的至少一個(gè)成員。

4.如權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法，其特征在于：所述至少一個(gè)定位傳感器是由一全球定位系統(tǒng)(GPS)傳感器、一陀螺儀、一加速計(jì)、一慣性測(cè)量單元(IMU)傳感器及一高度傳感器所組成的一組的一成員。

5.如權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法，其特征在于：更包括所述定位數(shù)據(jù)包括運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)包括與所述相關(guān)的每一個(gè)距離傳感器的至少一個(gè)運(yùn)動(dòng)參數(shù)，所述至少一個(gè)運(yùn)動(dòng)參數(shù)是由一速度參數(shù)、一加速參數(shù)、一方向參數(shù)、一定向參數(shù)及一高度參數(shù)所組成的一組的一成員。

6.如權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法，其特征在于：所述分析是使用至少一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法所進(jìn)行的一基于統(tǒng)計(jì)的預(yù)測(cè)分析，所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法是由一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及一支持向量機(jī)(SVM)所組成的一組的一成員。

7.如權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法，其特征在于：所述至少一個(gè)噪聲圖包括至少一個(gè)噪音特征，所述噪音特征是由一噪聲值、一失真值、一延遲值及一校準(zhǔn)偏移值所組成的一組的一成員。

8.如權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法，其特征在于：更包括所述知覺(jué)的數(shù)據(jù)的分析是根據(jù)在獲取所述知覺(jué)的測(cè)距數(shù)據(jù)期間所檢測(cè)到的至少一個(gè)環(huán)境特征來(lái)完成，所述至少一個(gè)環(huán)境特征是由一天氣狀況屬性及一時(shí)間屬性所組成的一組的一成員。

9.如權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法，其特征在于：從為所述現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景所產(chǎn)生的合成3D成像數(shù)據(jù)中提取至少一個(gè)物件屬性。

10.如權(quán)利要求1所述的計(jì)算機(jī)執(zhí)行方法，其特征在于：從與所述現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景相關(guān)的一元數(shù)據(jù)記錄中檢索至少一個(gè)物件屬性。