[发明专利]占据预测神经网络

权利要求书

1.一种由一个或多个数据处理装置实现的方法，该方法包括：

接收由载具的传感器系统生成的表征截至当前时间点的载具附近的环境的传感器数据，其中，所述传感器数据包括表征环境的多个传感器样本，所述多个传感器样本各自在不同时间点处被捕获；

使用神经网络处理包括传感器数据的网络输入，以生成对环境的区域的占据预测输出，其中：

对于当前时间点之后的一个或多个未来时间间隔，占据预测输出表征环境的区域将在未来时间间隔期间被环境中的因素占据的相应可能性；以及

网络输入被提供给神经网络的输入层，并且对环境的区域的占据预测输出由神经网络的输出层输出；以及

将占据预测输出提供给载具的规划系统，以生成规划载具的未来轨迹的规划决策。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述传感器样本包括由载具的一个或多个相机传感器生成的图像。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述传感器样本包括由载具的一个或多个激光雷达传感器生成的点云数据、由所述载具的一个或多个雷达传感器生成的传感器数据，或两者。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述当前时间点之后的未来时间间隔包括从所述当前时间点开始的时间间隔。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，对于所述当前时间点之后的多个给定未来时间间隔中的每一个，所述占据预测输出表征环境的区域将在给定未来时间间隔期间被环境中的因素占据的相应可能性。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，对于所述环境的多个给定区域中的每一个，所述占据预测输出表征所述环境的给定区域将在当前时间点之后的每个未来时间间隔期间被环境中的因素占据的相应可能性。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述环境的区域是道路的交叉路口。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括由所述规划系统基于对道路的交叉路口的占据预测输出来生成使载具穿过所述道路的交叉路口的规划决策。

9.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述环境的区域是被静止因素占据的道路的部分。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括由所述规划系统基于对被静止因素占据的道路的部分的占据预测输出来生成使载具减速的规划决策。

11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述神经网络是包括多个卷积神经网络层的卷积神经网络。

12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，使用所述神经网络处理所述传感器数据以生成对环境的区域的占据预测输出包括：

使用第一组一个或多个神经网络层处理传感器数据的第一子集以生成第一中间输出；

使用第二组一个或多个神经网络层处理传感器数据的第二子集以生成第二中间输出；以及

使用第三组一个或多个神经网络层处理第一中间输出和第二中间输出以生成占据预测输出。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述传感器数据的第一子集包括第一模态的传感器数据，并且所述传感器数据的第二子集包括不同的第二模态的传感器数据。

14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述神经网络生成所述占据预测输出，而无需显式地定位载具附近的环境中其他因素的当前或未来位置。

15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述网络输入还包括表征所述载具附近的环境的静态特征的道路图数据。