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- [发明专利]事件缓冲器存储优先级区分-CN202310282130.8在审
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马格努斯·吉伦哈马尔;马吉德·科尔桑·瓦基尔扎德
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哲晰公司
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2023-03-22
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2023-09-22
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G06F5/06
- 本公开涉及事件缓冲器存储优先级区分。一种方法包括：获得(1001)在车辆上的一个或多个传感器(22)的传感器数据；至少部分地基于传感器数据来确定(1003)与ADS相关的当前操作条件，当前操作条件至少包括车辆周围环境的状态和车辆的内部状态；确定(1004)预测要从当前操作条件演变出的即将到来的场景；基于对被预测场景的评估来推导(1005)其存储优先级得分(4)，该存储优先级得分(4)反映了预测的在事件缓冲器中对被预测场景的事件数据(40)进行冻结的相关性。本公开还涉缓冲器资源优先级区分系统、包括这种缓冲器资源优先级区分系统的车辆、以及相应的对应计算机程序产品和非易失性计算机可读存储介质。
- 事件缓冲器存储优先级区分
- [发明专利]自动驾驶系统的安全和/或性能监视-CN202310244410.X在审
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芒努斯·于伦哈马尔;丹尼尔·阿什永
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哲晰公司
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2023-03-14
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2023-09-15
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B60W50/04
- 本发明涉及自动驾驶系统的安全和/或性能监视。公开了自动驾驶系统ADS的安全和/或性能监视的方法和系统。方法包括：获取由多个运载工具中的每个基于驾驶会话生成的多个性能指示符(PI)，多个PI是至少一种PI类型的PI，每个PI类型指示运载工具在驾驶会话期间所暴露到的安全关键或质量关键事件；基于极值理论模型对每个PI类型进行建模，每个被建模的PI类型指示超过该PI类型的PI值的概率，并且相对于预定义要求来估计每个被建模的PI类型。如果估计指示被建模的PI类型不符合预定义要求，则确定ADS违反了安全或质量要求，并且向ADS管理系统传输指示所违反的安全或质量要求的第一信号和/或向运载工具传输第二信号。
- 自动驾驶系统安全性能监视
- [发明专利]经注释的数据集的迭代细化-CN202310096418.6在审
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威兰姆·韦尔贝克
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哲晰公司
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2023-02-10
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2023-08-15
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G06N20/00
- 公开了一种经注释的数据集的迭代细化。本发明涉及一种用于改善用于训练机器学习算法的经注释的数据集的方法。更具体地，本发明涉及一种采用迭代方案的方法，其中，使用机器学习算法对经注释的数据集进行训练，并且随后通过将经注释的数据集馈送到机器学习算法中来用于评估经注释的数据集，以从输入数据集中提取错误的数据集，其中，错误的数据集包括与经注释的数据集中的注释错误和/或缺失注释的指示关联的图像。然后，错误的数据集被重新注释，并且重复训练和评估步骤，直到经注释的数据集的具有注释错误和/或缺失注释的图像的数量低于阈值。
- 注释数据细化
- [发明专利]图像帧的重建-CN202310098659.4在审
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马吉德·科尔桑·瓦基尔扎德;米娜·阿里贝吉
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哲晰公司
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2023-02-10
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2023-08-15
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G06T3/40
- 本公开涉及图像帧的重建。本公开涉及一种由图像帧处理系统执行的方法。该图像帧处理系统在周围环境状态数据缓冲器中存储所获得的对象级环境数据，该对象级环境数据指示由从车载感知系统输出的感知数据得出的车辆周围环境的状态；以可预定的帧速率在图像数据缓冲器中存储由图像采集设备采集到的车辆周围环境的图像帧；处理图像数据缓冲器以确定图像帧中的对象的运动和所述运动的相应值；从所述图像数据缓冲器提取关键图像帧；从图像数据缓冲器的非关键图像帧提取包括超过可预定水平的运动值的像素；向实体传输选定数据，该选定数据包括周围环境状态数据缓冲器、所提取的关键图像帧和所提取的像素；以及基于该选定数据在实体处重建内插图像帧。
- 图像重建
- [发明专利]在车辆的边缘训练感知模型-CN202310050067.5在审
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米娜·阿里贝吉;班尼·倪尔森
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哲晰公司
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2023-02-01
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2023-08-04
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G06N20/20
- 本公开涉及在车辆的边缘训练感知模型。本公开涉及一种由注释处理系统执行的方法。注释处理系统执行以下操作：在车辆被驾驶时存储从一组车载周围环境检测传感器获得的传感器数据；基于选择标准从传感器数据选择符合注释的数据；通过使用感知学习模型对包括在符合注释的数据中的事件进行注释来生成学习模型候选；通过以下操作生成至少第一确证候选：基于从所获得的传感器数据中的基于雷达和/或激光雷达的传感器数据得出的对事件的感知预测、和/或基于在数字地图中标识事件，对事件进行注释；在至少第一确证候选中的一个或多个与学习模型候选相匹配达到满足可预先确定的确证标准的程度时，确定事件的注释；以及基于注释更新感知模型。
- 车辆边缘训练感知模型
- [发明专利]用于车辆的假设推理-CN202211698746.5在审
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傅俊圣;阿克塞尔·博维萨热
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哲晰公司
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2022-12-28
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2023-07-07
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B60W50/00
- 公开了用于车辆的假设推理。具体地，涉及确定包括ADS特征的车辆的状态的方法、系统、车辆和计算机可读存储介质。方法包括获取与道路部分相关联的地图数据、获取指示车辆的在道路上的位置的位置数据以及从车辆的传感器系统获取传感器数据。方法进一步包括基于获取的地图数据、位置数据和传感器数据来初始化道路部分的每个车道的滤波器，其中每个滤波器指示车辆的在道路部分上的估计状态。方法包括借助于机器学习算法来选择初始化滤波器，该算法被配置为：使用该地图数据、位置数据、传感器数据和由每个滤波器指示的每个估计状态作为输入，输出指示车辆的当前状态的单个所选初始化滤波器。方法包括基于所选初始化滤波器控制车辆的ADS特征。
- 用于车辆假设推理
- [发明专利]最小风险策略的预防规划-CN202211558011.2在审
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费振楠;马蒂亚斯·勃兰斯特罗姆
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哲晰公司
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2022-12-06
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2023-06-09
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B60W60/00
- 本申请公开了最小风险策略的预防规划。本发明涉及一种由MRM规划系统(1)执行的方法，该MRM规划系统(1)用于支持车辆(2)的自动驾驶系统(ADS)(21)的最小风险策略(MRM)的规划。当车辆的动态驾驶任务(DDT)由ADS的自主驾驶模式执行时，MRM规划系统确定(1001)到即将到来的操作设计域(ODD)出口(4)的剩余距离(3)，为自主驾驶模式定义的ODD在出口(4)处将要结束。当剩余距离比可预定的距离短时，MRM规划系统进一步评估(1002)与通向ODD出口的一段道路(6)相关联的数据(5)。
- 最小风险策略预防规划
- [发明专利]基于订阅的ADS特征的激活-CN202211227981.4在审
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托马斯·卢沃
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哲晰公司
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2022-10-09
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2023-04-14
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H04L67/104
- 本公开涉及一种由分布式订阅处理系统执行的用于支持车辆中基于订阅的ADS特征的激活的方法。分布式订阅处理系统在一个或多个配备有ADS的车辆处识别指示一个或多个订阅选项的数据，该数据包括可用于激活的各种ADS特征集的指示和各个相应的所需的与ADS相关的车辆配置的指示；生成订阅请求事务，订阅请求事务将被发送到定义了所选订阅选项的智能合约，订阅请求事务包括指示所选订阅选项并进一步指示第一车辆的车辆身份和/或与ADS相关的车辆配置的状态的数据；当在网络上就订阅请求事务达成共识时，将订阅请求事务添加到网络的区块链；以及基于识别出区块链已随订阅请求事务更新，在第一车辆处使能至少第一ADS特征的激活。
- 基于订阅ads特征激活
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