[發明專利]用于確定車輛數據集熟悉度的系統和方法

在審

• 申請號: 201910957234.8
• 申請日: 2019-10-10
• 公開（公告）號: CN111016921A
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發明（設計）人: A.湯普森;H.譚
• 申請（專利權）人: 哈曼國際工業有限公司
• 主分類號: B60W50/00
• 分類號: B60W50/00
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 高巍

1.一種用于通過車輛的控制單元來識別有效情景數據的方法，所述方法包括：

由控制單元接收由所述車輛的至少一個傳感器捕獲的車輛傳感器數據，所述車輛傳感器數據由車輛的至少一個感知傳感器生成；

由所述控制單元對所述車輛傳感器數據運行場景檢測操作，以導出所述車輛傳感器數據的目標對象屬性的矢量；

由所述控制單元將所述場景檢測操作的矢量表示與經訓練的數據集的熟悉度矢量進行比較，其中所述矢量表示是所述場景檢測操作在識別所述車輛傳感器數據的目標對象屬性方面的有效性的表示；以及

由所述控制單元基于所述矢量表示來識別有效情景數據，其中所述有效情景識別所述車輛傳感器數據的至少一個目標對象。

2.如權利要求1所述的方法，其中所述車輛傳感器數據包括針對所述車輛的駕駛員輔助系統的檢測區的圖像、雷達和LiDAR數據中的至少一種。

3.如權利要求1所述的方法，其中對所述車輛傳感器數據運行所述場景檢測操作基于經訓練的車輛數據集的屬性而實時生成針對目標對象的經注釋的數據集，所述經訓練的車輛數據集提供多種對象類型和對象屬性。

4.如權利要求1所述的方法，其中比較所述矢量表示包括使用所述經訓練的車輛數據集對所述車輛傳感器數據的目標對象執行聚類操作，以生成用于所述車輛傳感器數據的矢量數據模型，所述矢量數據模型表征所述經訓練的車輛數據集感知所述車輛傳感器數據的目標對象的能力。

5.如權利要求1所述的方法，其中識別所述有效情景包括確定目標對象是未識別的對象。

6.如權利要求1所述的方法，其中識別所述有效情景包括確定所述經訓練的車輛數據屬性中的至少一個不能對目標對象進行分類。

7.如權利要求1所述的方法，其中識別所述有效情景包括基于下列中的至少一項來確定目標對象相對于所述經訓練的數據集的熟悉度：目標對象的數量、目標對象的分類、目標對象的大小和形狀、對象類型和對象顏色。

8.如權利要求1所述的方法，其中識別所述有效情景包括將至少一個車輛操作特性確定為相對于駕駛員輔助系統和自主駕駛系統中的至少一個中的目標對象的識別的屬性。

9.如權利要求1所述的方法，其中識別所述有效情景包括確定車輛操作的當前場景相對于針對至少一種駕駛狀況的經訓練的車輛數據集的熟悉度。

10.如權利要求1所述的方法，所述方法還包括由所述控制單元使用所述經訓練的車輛數據集來對關于所述場景檢測操作感知所述車輛傳感器數據的目標對象屬性的能力的所述矢量表示進行評分，并且其中所述有效情景是基于低于預定閾值的所述矢量表示的得分的識別的數據。

11.如權利要求1所述的方法，所述方法還包括輸出所述車輛傳感器數據的所述至少一個目標對象。

12.一種車輛控制單元，所述車輛控制單元包括：

被配置為接收車輛傳感器數據的輸入端；以及

耦合到所述輸入端的控制單元，其中所述控制單元被配置為：

接收由所述車輛的至少一個傳感器捕獲的車輛傳感器數據，所述車輛傳感器數據由車輛的至少一個感知傳感器生成；

對所述車輛傳感器數據運行場景檢測操作，以導出所述車輛傳感器數據的目標對象屬性的矢量；

將所述場景檢測操作的矢量表示與經訓練的數據集的熟悉度矢量進行比較，其中所述矢量表示是所述場景檢測操作在識別所述車輛傳感器數據的目標對象屬性方面的有效性的表示；以及

基于所述矢量表示來識別有效情景數據，其中所述有效情景識別所述車輛傳感器數據的至少一個目標對象。

13.如權利要求12所述的車輛控制單元，其中所述車輛傳感器數據包括針對所述車輛的所述駕駛員輔助系統的檢測區的圖像、雷達和LiDAR數據中的至少一種。