[发明专利]车辆不确定性共享

权利要求书

1.一种方法，其包括：

基于车辆中的传感器数据，确定包括多个对象的对象数据的数据库，对于每个对象，所述对象数据包括对象标识、所述对象的一个或多个属性的测量值以及针对基于所述传感器数据确定的所述对象标识和所述对象属性指定正确对象标识的概率的不确定性，其中所述对象属性包括对象大小、对象形状和对象位置；

基于所述数据库确定地图，所述地图包括针对车辆类型的相应位置和对应不确定性；以及

基于车辆位置和所述车辆类型将所述地图下载到车辆。

2.如权利要求1所述的方法，其还包括所述车辆中的计算机，所述计算机包括车辆计算机处理器和车辆计算机存储器，所述车辆计算机存储器包括可由所述车辆计算机处理器执行以基于所述下载的地图来操作所述车辆的指令。

3.如权利要求1所述的方法，其中所述对象包括车辆和行人中的一者或多者。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述车辆传感器数据包括车辆视频传感器数据、车辆激光雷达传感器数据、车辆雷达传感器数据和车辆超声传感器数据中的一者或多者。

5.如权利要求1所述的方法，其中所述车辆类型包括车辆品牌和车辆型号中的一者或多者。

6.如权利要求1所述的方法，其还包括通过将具有相同位置并且由所述相同车辆类型的多个第二车辆所报告的一个或多个对象的不确定性相结合来确定所述不确定性。

7.如权利要求1所述的方法，其还包括通过将所述不确定性与包括当日时间、季节和天气条件中的一者或多者的环境条件相结合来确定所述数据库。

8.如权利要求1所述的方法，其中所述对象属性包括对象速度和对象方向。

9.如权利要求1所述的方法，其还包括通过利用深度神经网络处理车辆传感器数据以确定所述对象标识、所述对象属性和所述不确定性来确定所述对象数据。

10.如权利要求9所述的方法，其中将所述地图输入到所述深度神经网络以确定所述对象标识、所述对象物理属性和所述不确定性。

11.如权利要求10所述的方法，其中基于所述地图来训练所述深度神经网络。

12.如权利要求1所述的方法，其中所述地图包括一个或多个热点，其中每个热点包括真实世界位置和对应于所述真实世界位置的所述不确定性。

13.如权利要求12所述的方法，其中所述一个或多个热点包括车辆品牌和型号。

14.如权利要求1所述的方法，其中经由服务器数据处理程序和客户端数据处理程序将所述地图下载到所述车辆。

15.一种系统，其包括计算机，所述计算机被编程为执行如权利要求1至14中任一项所述的方法。