[发明专利]占用验证装置和方法在审
| 申请号: | 202011534118.4 | 申请日: | 2020-12-23 |
| 公开(公告)号: | CN113850391A | 公开(公告)日: | 2021-12-28 |
| 发明(设计)人: | C·布尔克莱;F·奥博里尔 | 申请(专利权)人: | 英特尔公司 |
| 主分类号: | G06N20/00 | 分类号: | G06N20/00;G06N3/04;G06K9/62;B60W60/00 |
| 代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 付曼;姜冰 |
| 地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 占用 验证 装置 方法 | ||
本申请题为“占用验证装置和方法”。一种占用验证包括一个或多个处理器,其被配置成:接收表示占用网格的多个单元的占用网格数据,并且对于多个单元中的每个单元,接收单元是否被占用的概率;接收物体位置数据,所述物体位置数据表示使用模型来识别的一个或多个物体的一个或多个位置;基于一个或多个物体的一个或多个位置将物体位置数据映射到多个单元中的一个或多个单元;基于物体位置数据是否映射到单元,确定表示占用网格的多个单元的比较网格数据,并且针对多个单元中的每个单元,确定单元是否被占用的概率;以及使用至少一个比较规则,将占用网格数据与比较网格数据进行比较。
技术领域
本公开的各个方面一般涉及驾驶安全系统。
背景技术
自主驾驶(AD)利用处理自主交通工具(AV)的环境的检测数据的驾驶安全系统以实现驾驶过程。开发安全和功能性AV已被证明是具有挑战性的。这些挑战中的一些是由于AV的复杂计算链,需要该计算链来从AV的传感器信息中提取用于AV的致动命令。该多级流水线包括感测、感知、规划和致动,并且它暴露于各种不确定性和非确定性源(non-determinism)。这对于可在AV中常用的基于人工智能(AI)的组件(例如,人工神经网络等)而言尤其如此。
先前提高安全性的努力通常包括冗余或多重性,例如同时或当前在多个处理器上执行相同的功能,或者在相同的处理器上多次执行相同的动作(例如,利用物体提取或轨迹规划)。如果多样性足够大,则可以争论的是,该功能通过总是考虑最坏情况情形来提供增加的安全性。然而,这样的策略在计算上非常昂贵,这对于某些实现可能是不期望的。此外,利用这样的策略,可能难以证明不存在共同原因故障或退化。因此,使用这种方法可能难以或不可能获得某些功能安全性认证。最后,这些策略通常还需要加速器和高性能处理器,对此,可能难以确保正确性和功能安全性。
附图说明
在附图中,相同的附图标记贯穿不同的视图通常表示相同的部分。附图不一定是按比例的,取而代之,重点通常放在说明本发明的原理上。在以下描述中,参考以下附图来描述本发明的各种实施例,其中:
图1示出了根据本公开的各个方面的示例性自主交通工具;
图2示出了根据本公开的各个方面的交通工具的安全系统的各种示例性电子组件;
图3描绘了常规的AV系统栈;
图4示出了根据本公开的方面的经修改的AV系统栈;
图5公开了根据本公开的方面的安全驾驶模块;
图6示出了根据本公开的方面的动态占用网格;
图7A和7B示出了根据本公开的方面的真阳性(positive)物体检测;
图8A和8B示出了根据本公开的方面的假阳性(false positive);
图9A和9B示出了根据本公开的方面的假阴性(false negative);
图10示出了根据本公开的方面的对监测器验证正确信息的能力的分析;
图11示出了根据本公开的方面关于假阳性的比较结果;
图12示出了根据本公开的方面的假阳性的分析结果;
图13示出了根据本公开的方面的速度误差的评估;
图14示出了根据本公开的方面的安全驾驶模块分析的结果;
图15示出了根据本公开的方面的占用验证装置;
图16示出了根据本公开的另一个方面的占用验证装置;
图17示出占用验证的第一方法;以及
图18示出占用验证的第二方法。
具体实施方式
以下详细描述参考附图,附图通过举例说明的方式示出了其中可以实践本发明的示例性细节和实施例。
词语“示例性”在本文用于表示“充当示例、实例或举例说明”。本文描述为“示范性”的任何实施例或设计不一定解释为比其它实施例或设计优选或有利。
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