[发明专利]自主机器应用中的自适应目标跟踪算法

权利要求书

1.一种方法，包括：

使用由自我车辆的一个或更多个传感器生成的传感器数据，计算与所述自我车辆的环境相对应的环境信息；

至少部分基于所述环境信息，生成表示所述环境中一个或更多个车道的第一位置和所述车道内的对象的第二位置的映射；

至少部分地基于所述环境信息，执行路径中对象分析(OIPA)，以确定所述车道的子集内的所述对象的第一子集；

至少部分地基于所述环境信息，确定与所述对象的所述第一子集中的每个对象相关联的类；

至少部分地基于所述类，过滤来自所述对象的所述第一子集的一个或更多个对象，以确定所述对象的第二子集；和

将表示所述对象的所述第二子集的数据发送到用于跟踪所述对象的所述第二子集的目标跟踪算法。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述计算使用一个或更多个图形处理单元(GPU)来执行，并且所述过滤使用一个或更多个中央处理单元(CPU)来执行。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述环境信息包括车道信息、目标检测信息或目标分类信息中的至少一个。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述环境信息至少包括车道信息，并且其中，计算所述车道信息是使用第一深度神经网络(DNN)来执行的。

5.根据权利要求3所述的方法，其中所述环境信息至少包括目标检测信息，并且其中，计算所述目标检测信息是使用第二DNN或第一计算机视觉算法(CVA)来执行的。

6.根据权利要求3所述的方法，其中所述环境信息至少包括目标分类信息，并且其中计算所述目标分类信息是使用所述第二DNN、第三DNN、第一CVA或第二CVA来执行的。

7.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述映射还至少部分基于定位信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述计算还包括计算自由空间信息，并且所述自由空间信息被用于确定所述对象的所述第二子集。

9.根据权利要求1所述的方法，其中发送所述数据是从第一片上系统(SoC)到第二SoC的。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述车道的所述子集包括所述自我车辆的自我车道、所述自我车道的左侧相邻车道和所述自我车道的右侧相邻车道。

11.一种系统，包括：

自我车辆的一个或更多个传感器；

一个或更多个处理器；和

一个或更多个存储指令的存储器设备，当所述指令由所述一个或更多个处理器执行时，使所述一个或更多个处理器执行操作，所述操作包括：

使用所述自我车辆的一个或更多个传感器生成的传感器数据，计算车道信息和目标检测信息；

至少部分地基于所述车道信息和所述目标检测信息，将对象定位到车道以生成映射；

至少部分基于所述映射和车道位置标准，确定所述车道的子集内的所述对象的子集；和

将表示所述对象的所述子集的数据发送到用于跟踪所述对象的第二子集的目标跟踪算法。

12.根据权利要求11所述的系统，其中所述计算是使用一个或更多个图形处理单元(GPU)来执行的，并且所述确定和所述定位是使用一个或更多个中央处理单元(CPU)来执行的。

13.根据权利要求11所述的系统，其中确定所述对象的所述子集至少部分基于路径中对象分析(OIPA)。

14.根据权利要求11所述的系统，其中所述计算还包括计算自由空间信息，并且所述自由空间信息被用于确定所述对象的所述子集。

15.根据权利要求11所述的系统，其中所述传输所述数据是从第一片上系统(SoC)到第二SoC。