[发明专利]预测周围因素的加塞概率

权利要求书

1.一种方法，包括：

获得环境中的一个或多个因素的因素轨迹数据，每个因素的因素轨迹数据包括：

因素的预定运动参数集合的当前地点和当前值；和

一个或多个先前时间点中的每一个的因素的预定运动参数集合的先前地点和先前值；

获得环境中的载具的载具轨迹数据，所述载具轨迹包括：

载具的预定运动参数集合的当前地点和当前值；

一个或多个先前时间点中的每一个的载具的预定运动参数集合的先前地点和先前值；和

一个或多个未来时间点中的每一个的载具的预定运动参数集合的规划未来地点和规划未来值；以及

使用神经网络来处理从因素轨迹数据和载具轨迹数据生成的网络输入，以生成加塞输出，其中所述加塞输出包括环境中的多个地点中的每一个的相应加塞概率，其中作为一个或多个因素之一的当前地点的每个地点的相应加塞概率表征当前地点的因素将在预定时间量内与载具的规划未来地点相交的似然性。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述因素轨迹数据还包括一个或多个未来时间点中的每一个的因素的预定运动参数集合的预测未来地点和预测未来值。

3.根据权利要求1或2中任一项所述的方法，其中，对于一个或多个未来时间点中的每一个，载具轨迹数据还包括载具的预定运动参数集合中的每一个的多个规划未来地点和多个规划未来值。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述多个地点包括不是一个或多个因素的任何当前地点的非因素地点，并且其中神经网络已经被训练为生成非因素地点的空概率。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述网络输入包括以下中的至少一个：

表征环境中的道路车道的图像；或者

表征环境中的一个或多个因素的边界框的图像。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中：

所述网络输入包括对应于每个因素和载具的多个通道的相应级联，并且其中在每个级联中：

每个通道被表示为数据值的二维数组；

每个通道中的每个位置对应于环境中的相应地点；

不同通道中的对应位置对应于环境中的相同地点；

通道包括时间通道和对应于预定运动参数集合中的每个运动参数的相应运动通道；并且

对于由因素或载具在特定时间点占据的环境中的每个特定地点：

对应于特定地点的时间通道中的位置定义了特定时间点；且

对于每个运动通道，对应于特定地点的运动通道中的位置定义了对应于特定时间点的运动通道的运动参数的值。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述预定运动参数集合包括以下中的至少一个：

因素或载具在所述时间点的朝向，

因素或载具在所述时间点的速度，或者

因素或载具在所述时间点的加速度。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所述加塞输出包括数据值的二维数组，其中所述数组中的每个位置对应于环境中的相应地点，并且其中所述数据值各自表征相应地点的加塞概率。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，还包括：

生成加塞神经网络特征，包括以下中的一个或多个：

从加塞输出中提取特征，或者

从神经网络的一个或多个中间输出中提取特征；和

使用加塞神经网络特征来生成环境中的一个或多个因素的因素加塞概率。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，从加塞输出中提取的特征包括以下中的一个或多个：

环境的预定区域中的多个地点的平均加塞概率，或者

环境的预定区域中的多个地点的最大加塞概率。