[发明专利]自主机器应用中的行为引导路径规划

权利要求书

1.一种方法，包括：

接收至少一个车辆的轨迹训练数据和表示所述至少一个车辆的传感器的感应场的传感器数据；

针对所述传感器数据的每个表示产生轨迹：

使用对应于所述表示中的所述传感器的所述感应场的至少一部分内的所述车辆的路径的所述轨迹训练数据的子集来生成所述车辆的轨迹；以及

将所述轨迹与所述传感器数据的所述表示相关联；

将所述传感器数据作为输入应用于机器学习模型；和

至少部分地基于将由所述机器学习模型计算的输出与作为地面实况数据的所述轨迹进行比较来训练所述机器学习模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述轨迹训练数据至少部分地包括基于将感知传感器数据与在车辆操作的人为驾驶部分期间产生的速度和方位数据相关联而自动标记的轨迹数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述轨迹训练数据至少部分地包括在2D图像空间中注释并且被转换为3D世界坐标中的轨迹标签的训练数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中使用损失函数执行将所述输出与所述轨迹进行比较。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述轨迹由一个或更多个轨迹点表示，所述一个或更多个轨迹点中的每一个表示世界空间中的三维坐标。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述轨迹的第一轨迹由多个第一轨迹点表示，所述多个第一轨迹点中的每个第一轨迹点之间的距离包括世界空间中的静态距离。

7.根据权利要求5所述的方法，其中所述轨迹的第一轨迹由多个第一轨迹点，所述多个第一轨迹点中的特定第一轨迹点与先前第一轨迹点中的至少一个或所述多个第一轨迹点的下一个第一轨迹点之间的距离基于所述特定第一轨迹点与所述车辆之间的距离。

8.根据权利要求5所述的方法，其中所述轨迹的第一轨迹由距所述车辆的阈值距离内的多个第一轨迹点和超出所述车辆的所述阈值距离的多个第二轨迹点表示，所述多个第一轨迹点的每个第一轨迹点之间的距离为第一静态距离，并且所述多个第二轨迹点的每个第二轨迹点之间的距离为第二静态距离，所述第二静态距离比所述第一静态距离更远。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括：

针对所述传感器数据的每个表示生成变换的传感器数据：

确定产生所述传感器数据的所述传感器的第一透视图；和

将所述传感器数据转换为第二传感器的第二视角；

其中，将所述传感器数据作为所述输入应用于所述机器学习模型包括应用所述变换的传感器数据。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述转换到所述第二视角包括移位所述传感器数据或旋转所述传感器数据中的至少一个。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器包括以下传感器中的一个或更多个：

一个或更多个感知传感器设备，包括以下中的至少一个：

图像传感器；

LIDAR传感器；

雷达传感器；

超声波传感器；或者

声纳传感器；

全球定位系统(GPS)设备；

惯性测量单元(IMU)；或者

速度计。

12.根据权利要求1所述的方法，其中使用附加地面实况数据进一步训练所述机器学习模型，所述附加地面实况数据包括与由所述传感器数据表示的训练图像相关联的注释轨迹，所述注释轨迹至少部分地基于来自所述车辆的一个或更多个速度传感器的速度数据和来自所述车辆的一个或更多个惯性测量单元传感器的方位数据自动生成。