[发明专利]车辆数据弹道估计在审
| 申请号: | 201880094706.5 | 申请日: | 2018-12-26 |
| 公开(公告)号: | CN112752693A | 公开(公告)日: | 2021-05-04 |
| 发明(设计)人: | 扎法尔·塔吉罗夫;陈祺 | 申请(专利权)人: | 北京航迹科技有限公司 |
| 主分类号: | B60W40/10 | 分类号: | B60W40/10;G06N20/00 |
| 代理公司: | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人: | 李兴洲 |
| 地址: | 100193 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 车辆 数据 弹道 估计 | ||
1.一种对车辆数据进行弹道估计的系统,包括:
通信接口,被配置为接收在第一时间点获取的第一车辆测量值和在第二时间点获取的第二车辆测量值;
至少一个处理器,被配置为:
基于所述第一车辆测量值计算第一组车辆数据;
基于所述第一组车辆数据和模型来估计所述第二时间点的第二组车辆数据;
基于所述第二车辆测量值计算第三组车辆数据;以及
基于所述第二组车辆数据与所述第三组车辆数据之间的比较来更新所述模型;以及
存储器,被配置为存储所述第一车辆测量值、所述第二车辆测量值、所述模型、所述第一组车辆数据、所述第二组车辆数据及所述第三组车辆数据。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述第一车辆测量值和所述第二车辆测量值是分别对应于所述第一时间点和所述第二时间点的传感器捕获的视频馈送的图像帧。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述传感器是相机或激光雷达。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述模型是由至少两个模型参数定义的学习网络。
5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于,更新所述模型,所述至少一个处理器被配置为更新所述至少两个模型参数。
6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述模型被配置为通过基于车辆的运动特性修改所述第一组车辆数据来估计所述第二组车辆数据。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述运动特性包括所述车辆的位置、速度、加速度或方向。
8.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述模型使用随机梯度下降法来更新。
9.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述模型以减小所述第二组车辆数据与所述第三组车辆数据之间的差的方式来更新。
10.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述至少一个处理器包括:第一处理器,被配置为计算所述第一组车辆数据和所述第三组车辆数据;第二处理器,被配置为估计所述第二组车辆数据。
11.一种对车辆数据进行弹道估计的方法,包括:
通过通信接口接收在第一时间点获取的第一车辆测量值和在第二时间点获取的第二车辆测量值;
由至少一个处理器基于所述第一车辆测量值计算第一组车辆数据;
由所述至少一个处理器基于所述第一组车辆数据和模型来估计所述第二时间点的第二组车辆数据;
由所述至少一个处理器基于所述第二车辆测量值计算第三组车辆数据;以及
由所述至少一个处理器基于所述第二组车辆数据与所述第三组车辆数据之间的比较来更新所述模型。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述第一车辆测量值和所述第二车辆测量值是分别对应于所述第一时间点和所述第二时间点的传感器捕获的视频馈送的图像帧。
13.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述模型是由至少两个模型参数定义的学习网络。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,更新所述模型包括更新所述至少两个模型参数。
15.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,进一步包括通过基于车辆的运动特性修改所述第一组车辆数据来估计所述第二组车辆数据。
16.根据权利要求15所述的方法,其特征在于,所述运动特性包括所述车辆的位置、速度、加速度或方向。
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