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[發明專利]車輛輔助系統、方法、車輛以及計算機可讀存儲介質在審

專利信息
申請號: 202010177703.7 申請日: 2020-03-13
公開(公告)號: CN113386744A 公開(公告)日: 2021-09-14
發明(設計)人: 李赫瑄;孫鐸;王宇 申請(專利權)人: 奧迪股份公司
主分類號: B60W30/095 分類號: B60W30/095;B60W50/00
代理公司: 北京匯知杰知識產權代理有限公司 11587 代理人: 李潔;董江虹
地址: 德國因戈*** 國省代碼: 暫無信息
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 車輛 輔助 系統 方法 以及 計算機 可讀 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種車輛輔助系統(100),用于基于人工智能模型為當前車輛計算目標車輛的并線可能性,所述車輛輔助系統(100)包括:

數據采集單元(101),被配置用于檢測所述目標車輛相對于所述當前車輛的相對位置,當檢測到所述目標車輛相對于所述當前車輛以第一預設角度出現在所述當前車輛的后側時,開始在相繼的多個預設時隙內采集與所述目標車輛相關的數據,直到所述數據采集單元(101)檢測到所述目標車輛相對于所述當前車輛以第二預設角度出現在所述當前車輛的側方為止,其中所采集的數據至少包括所述目標車輛的加速度、所述目標車輛的行進方向以及所述目標車輛與所述當前車輛之間的距離;

數據處理單元(102),被配置為通過使用在每個預設時隙內采集的數據來生成矩陣集合,并且在每個預設時隙結束時輸出所述矩陣集合,其中所述矩陣集合包括至少三個矩陣層,所述至少三個矩陣層分別與所采集的數據中相應的一種類型的數據相關;以及

計算單元(103),被配置為通過將所輸出的每個矩陣集合輸入到人工智能模型來計算所述目標車輛的并線可能性。

2.根據權利要求1所述的車輛輔助系統(100),其中所述人工智能模型是卷積神經網絡模型,優選為LeNet-5架構。

3.根據權利要求1或2所述的車輛輔助系統(100),其中所述第一預設角度是在所述目標車輛位于所述當前車輛后側45度至60度之間選擇的;和/或所述第二預設角度選自所述目標車輛位于所述當前車輛后側大于0度到小于等于10度、所述目標車輛與所述當前車輛平行時的0度、所述目標車輛位于所述當前車輛前側大于0度到小于等于45度。

4.根據權利要求1或2所述的車輛輔助系統(100),其中所述計算所述目標車輛的并線可能性包括:

使用人工智能模型分別計算每個矩陣集合所代表的所述目標車輛的并線可能性,然后通過將每個并線可能性乘以對應的預設加權值并且求和,以計算所述目標車輛的總體并線可能性。

5.一種車輛,包括根據權利要求1-4中任一項所述的車輛輔助系統(100)。

6.一種車輛輔助方法(200),用于基于人工智能模型為當前車輛計算目標車輛的并線可能性,車輛輔助方法(200)包括以下步驟:

數據采集步驟(201):檢測所述目標車輛相對于所述當前車輛的相對位置,當檢測到所述目標車輛相對于所述當前車輛以第一預設角度出現在所述當前車輛的后側時,開始在相繼的多個預設時隙內采集與所述目標車輛相關的數據,直到檢測到所述目標車輛相對于所述當前車輛以第二預設角度出現在所述當前車輛的側方為止,其中所采集的數據至少包括所述目標車輛的加速度、所述目標車輛的行進方向以及所述目標車輛與所述當前車輛之間的距離;

數據處理步驟(202):通過使用在每個預設時隙內采集的數據來生成矩陣集合,并且在每個預設時隙結束時輸出所述矩陣集合,其中所述矩陣集合包括至少三個矩陣層,所述至少三個矩陣層分別與所采集的數據中相應的一種類型的數據相關;以及

計算步驟(203):通過將所輸出的每個矩陣集合輸入到人工智能模型來計算所述目標車輛的并線可能性。

7.根據權利要求6所述的車輛輔助方法(200),其中所述人工智能模型是卷積神經網絡模型,優選為LeNet-5架構。

8.根據權利要求6或7所述的車輛輔助方法(200),其中所述第一預設角度是在所述目標車輛位于所述當前車輛后側45度至60度之間選擇的;和/或所述第二預設角度選自所述目標車輛位于所述當前車輛后側大于0度到小于等于10度、所述目標車輛與所述當前車輛平行時的0度、所述目標車輛位于所述當前車輛前側大于0度到小于等于45度。

9.根據權利要求6或7所述的車輛輔助方法(200),其中所述計算所述目標車輛的并線可能性包括:

使用人工智能模型分別計算每個矩陣集合所代表的所述目標車輛的并線可能性,然后通過將每個并線可能性乘以對應的預設加權值并且求和,以計算所述目標車輛的總體并線可能性。

10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,當所述計算機程序被處理器執行時,所述計算機程序實現根據權利要求6-9中任一項所述的車輛輔助方法(200)。

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