[發明專利]用于輔助駕駛的方法和裝置有效
| 申請號： | 201780096344.9 | 申請日： | 2017-11-28 |
| 公開（公告）號： | CN111278708B | 公開（公告）日： | 2023-02-14 |
| 發明（設計）人： | S·卡拉布魯恩 | 申請（專利權）人： | 寶馬股份公司 |
| 主分類號： | B60W40/09 | 分類號： | B60W40/09 |
| 代理公司： | 中國貿促會專利商標事務所有限公司 11038 | 代理人： | 邊海梅 |
| 地址： | 德國*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 用于 輔助 駕駛 方法 裝置 | ||
1.一種用于輔助駕駛的方法，包括：
從捕獲的關于車輛的周圍狀況的視頻中識別視頻幀的一個或多個集合，其中所述視頻幀的一個或多個集合包括移動物體；
從所述視頻幀的一個或多個集合中提取指示移動物體的運動特點的一個或多個特征；以及
基于所述一個或多個特征來預測所述視頻幀的一個或多個集合中移動物體的運動意圖；
其中預測包括：
通過使用預訓練的預測模型，基于所述一個或多個特征來預測所述視頻幀的一個或多個集合中移動物體的運動意圖；
其中預訓練的預測模型是通過以下方式獲得的：
從預先記錄的訓練視頻片段中識別訓練視頻幀的一個或多個集合，其中所述訓練視頻幀的一個或多個集合包括訓練移動物體；
確定所述訓練視頻幀的一個或多個集合中訓練移動物體的真實運動意圖；
從所述訓練視頻幀的一個或多個集合中提取指示訓練移動物體的運動特點的一個或多個訓練特征；
通過使用預測模型，基于從所述訓練視頻幀的一個或多個集合中提取出的所述一個或多個訓練特征來預測訓練移動物體的運動意圖；以及
基于真實運動意圖和預測運動意圖來修改預測模型的參數。
2.如權利要求1所述的方法，還包括：
基于所述一個或多個特征來確定運動意圖的運動分數。
3.如權利要求1所述的方法，其中預測模型包括以下當中的一個或多個：
生成對抗網絡、自動編碼變化貝葉斯和自動回歸模型。
4.如權利要求1所述的方法，其中指示移動物體的運動特點的所述一個或多個特征包括以下當中的一個或多個：
移動物體的速度、移動物體的移動朝向、移動物體和交通中其它移動物體之間的距離、移動物體和車輛之間的距離以及移動物體的加速度。
5.如權利要求1所述的方法，其中移動物體包括以下當中的一種或多種：車輛、行人、非機動車輛或動物。
6.如權利要求1所述的方法，其中運動意圖包括以下當中的一個或多個：
過馬路、加速、減速、突然停止、超車搶擋、停車和超車。
7.如權利要求1所述的方法，還包括：
向車輛的駕駛員提示移動物體的運動意圖。
8.如權利要求2所述的方法，還包括：
向車輛的駕駛員提示運動意圖的運動分數。
9.如權利要求1所述的方法，還包括：
基于移動物體的預測的運動意圖來控制車輛，以減輕或減少與移動物體的運動意圖相關聯的對車輛的潛在影響。
10.一種用于輔助駕駛的裝置，包括：
相機，被配置為捕獲關于車輛的周圍狀況的視頻；以及
處理器，被配置為：
從視頻中識別視頻幀的一個或多個集合，其中所述視頻幀的一個或多個集合包括移動物體；
從所述視頻幀的一個或多個集合中提取指示移動物體的運動特點的一個或多個特征；以及
基于所述一個或多個特征來預測所述視頻幀的一個或多個集合中移動物體的運動意圖；
其中為了預測移動物體的運動意圖，處理器還被配置為：
通過使用預訓練的預測模型，基于所述一個或多個特征來預測所述視頻幀的一個或多個集合中移動物體的運動意圖；
其中預訓練預測模型是通過以下方式獲得的：
從包括訓練移動物體的預先記錄的視頻片段中識別訓練視頻幀的一個或多個集合；
確定所述訓練視頻幀的一個或多個集合中訓練移動物體的真實運動意圖；
從所述訓練視頻幀的一個或多個集合中提取指示訓練移動物體的運動特點的一個或多個訓練特征；
通過使用預測模型，基于從所述訓練視頻幀的一個或多個集合中提取出的所述一個或多個訓練特征來預測訓練移動物體的運動意圖；以及
基于真實運動意圖和預測運動意圖來修改預測模型的參數。
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