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[發(fā)明專利]用于車輛行為預(yù)測的壓縮環(huán)境特征的表示在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910837269.8 申請日: 2019-09-05
公開(公告)號: CN111259712A 公開(公告)日: 2020-06-09
發(fā)明(設(shè)計)人: 張亮亮;孫宏藝;李棟;胡江滔;繆景皓 申請(專利權(quán))人: 百度(美國)有限責任公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 北京英賽嘉華知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司 11204 代理人: 馬曉亞;王艷春
地址: 美國加利*** 國省代碼: 暫無信息
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 用于 車輛 行為 預(yù)測 壓縮 環(huán)境 特征 表示
【權(quán)利要求書】:

1.一種用于表示自動駕駛車輛ADV的周圍環(huán)境的計算機實施的方法,所述方法包括:

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從高清晰度地圖提取多個特征;

將所提取的多個特征與所述周圍環(huán)境中的目標對象的多個人為設(shè)計特征級聯(lián);以及

使用所級聯(lián)的特征,通過所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測所述目標對象的一個或多個行為。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,從所述高清晰度地圖提取所述多個特征包括:

從所述高清晰度地圖提取多個層;

將所述多個層轉(zhuǎn)換成紅色、綠色和藍色RGB表示;以及

使用所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個或多個卷積層從所述RGB表示中提取所述多個特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述目標對象的人為設(shè)計特征由所述ADV的感知系統(tǒng)在預(yù)定數(shù)量的過去行駛周期中收集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,針對所述ADV的每個行駛周期,重復(fù)進行提取、級聯(lián)和預(yù)測。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,從所述高清晰度地圖提取的所述多個層共享相同的網(wǎng)格尺寸集。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,預(yù)先計算并緩存所述高清晰度地圖的所提取的特征,以加速所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線推理。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從所述高清晰度地圖的部分提取所述多個特征,其中所述高清晰度地圖的所述部分位于所述ADV的視角內(nèi),所述視角對應(yīng)于所述ADV的前進方向。

8.一種存儲有用于表示自動駕駛車輛ADV的周圍環(huán)境的指令的非暫時性機器可讀介質(zhì),所述指令在由處理器執(zhí)行時使所述處理器執(zhí)行操作,所述操作包括:

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從高清晰度地圖提取多個特征;

將所提取的多個特征與所述周圍環(huán)境中的目標對象的多個人為設(shè)計特征級聯(lián);以及

使用所級聯(lián)的特征,通過所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測所述目標對象的一個或多個行為。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的非暫時性機器可讀介質(zhì),其中,從所述高清晰度地圖提取所述多個特征包括:

從所述高清晰度地圖提取多個層;

將所述多個層轉(zhuǎn)換成紅色、綠色和藍色RGB表示;以及

使用所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個或多個卷積層從所述RGB表示中提取所述多個特征。

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的非暫時性機器可讀介質(zhì),其中,所述目標對象的人為設(shè)計特征由所述ADV的感知系統(tǒng)在預(yù)定數(shù)量的過去行駛周期中收集。

11.根據(jù)權(quán)利要求8所述的非暫時性機器可讀介質(zhì),其中,針對所述ADV的每個行駛周期,重復(fù)進行提取、級聯(lián)和預(yù)測。

12.根據(jù)權(quán)利要求8所述的非暫時性機器可讀介質(zhì),其中,從所述高清晰度地圖提取的所述多個層共享相同的網(wǎng)格尺寸集。

13.根據(jù)權(quán)利要求8所述的非暫時性機器可讀介質(zhì),其中,預(yù)先計算并緩存所述高清晰度地圖的所提取的特征,以加速所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線推理。

14.根據(jù)權(quán)利要求8所述的非暫時性機器可讀介質(zhì),其中,所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從所述高清晰度地圖的部分提取所述多個特征,其中所述高清晰度地圖的所述部分位于所述ADV的視角內(nèi),所述視角對應(yīng)于所述ADV的前進方向。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

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3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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