用于预测传感器误差的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及用于预测传感器误差的方法和装置。提出了一种对传感器误差进行预测分类的方法。例如，该方法包括从至少一个传感器接收传感器数据，所述传感器数据采集于地理位置。该方法还包括从传感器数据、表示地理位置的地图数据或其组合中提取输入特征集。该方法还包括使用机器学习模型处理输入特征集，以计算在地理位置运行的目标传感器的预测传感器误差。例如，所述机器学习模型已通过地面真值传感器误差数据进行训练，以利用输入特征集来计算预测传感器误差。

Methods and devices for predicting sensor errors

【技术实现步骤摘要】
用于预测传感器误差的方法和装置
本专利技术涉及用于预测传感器误差的方法和装置。
技术介绍
自动驾驶已迅速成为汽车制造商以及导航/地图服务提供商关注的领域。一个特别令人关注的领域是定位技术的发展，其用于以足够支持自动驾驶的精度来确定车辆位置和/或方向(例如，车辆姿态)。例如，自动驾驶一般要求厘米级或更高的精度，以确保安全操作。传统的定位通常依赖于位置传感器(例如，使用全球定位系统(GPS)或类似物的传感器)，其安装在车辆或相关装置上(例如便携式或嵌入式导航设备、智能手机等)。然而，传统的GPS或类似的传感器可能容易受到误差的影响，这些误差对定位精度有很大的影响。因此，服务提供商和制造商面临着重大的技术挑战，对传感器误差进行表征然后计算，以提高定位精度和/或速度。
技术实现思路
因此，需要一种预测传感器误差(如位置传感器误差)的方法。根据一个实施方式，一种预测传感器误差的方法包括从至少一个传感器接收传感器数据，该传感器数据采集于地理位置。该方法还包括从传感器数据、表示地理位置的地图数据或其组合中提取输入特征集。该方法还包括使用机器学习模型对输入特征集进行处理，以计算在地理位置运行的目标传感器的预测传感器误差。所述机器学习模型，例如，已通过地面真值传感器误差数据进行训练，训练其利用输入特征集来计算预测传感器误差。根据另一个实施方式，一种用于预测传感器误差的装置，包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述至少一个存储器包括用于一个或多个计算机程序的计算机程序代码，所述至少一个存储器和计算机程序代码被配置为，与至少一个处理器一起，使得或至少部分地使得所述装置从至少一个传感器接收传感器数据，该传感器数据采集于地理位置。该装置还可从传感器数据、表示地理位置的地图数据或其组合中提取输入特征集。该装置还可利用机器学习模型对输入特征集进行处理，来计算在地理位置运行的目标传感器的预测传感器误差。所述机器学习模型，例如，已通过地面真值传感器误差数据，训练其利用输入特征集计算预测传感器误差。根据另一个实施方式，一种用于预测传感器误差的非暂时性计算机可读存储介质承载一个或多个指令的一个或多个序列，所述指令在由一个或多个处理器执行时，使得或至少部分地使得装置从至少一个传感器接收传感器数据，该传感器数据采集于地理位置。该装置还可从传感器数据、表示地理位置的地图数据或其组合中提取输入特征集。该装置还可利用机器学习模型对输入特征集进行处理，以计算在地理位置运行的目标传感器的预测传感器误差。所述机器学习模型，例如，已通过地面真值传感器误差数据，训练其利用输入特征集计算预测传感器误差。根据另一个实施方式，一种用于预测传感器误差的装置包括用于从至少一个传感器接收传感器数据的构件，该传感器数据采集于地理位置。该装置还包括从传感器数据、表示地理位置的地图数据或其组合中提取输入特征集的构件。该装置还包括使用机器学习模型处理输入特征集的构件，以计算在该地理位置运行的目标传感器的预测传感器误差。例如，所述机器学习模型已通过地面真值传感器误差数据，训练其利用输入特征集计算预测传感器误差。根据一个实施方式，一种用于预测传感器误差的方法包括采集用于地理区域的地面真值传感器误差数据。地面真值传感器数据包括从被标以地面真值传感器误差值的传感器数据、地图数据或其组合中提取的训练特征集。该方法还包括利用地面真值传感器数据训练机器学习模型，以从输入特征集中计算预测传感器误差。输入特征集是从传感器数据中提取出来的，所述传感器数据随后采集于地理位置，对此地理位置计算目标传感器的预测传感器误差。根据另一个实施方式，一种用于预测传感器误差的装置，包括至少一个处理器，和至少一个存储器，其包括用于一个或多个计算机程序的计算机程序代码，所述至少一个存储器和计算机程序代码被配置为，与至少一个处理器一起，使得或至少部分地使得所述装置采集用于地理位置的地面真值传感器误差数据。所述地面真值传感器数据包括从被标以地面真值传感器误差值的传感器数据、地图数据或其组合中提取出来的训练特征集。该装置还可利用地面真值传感器训练机器学习模型，以从输入特征集计算预测传感器误差。输入特征集是从传感器数据中提取出来的，所述传感器数据随后采集于地理位置，对此地理位置计算目标传感器的预测传感器误差。根据另一个实施方式，一种用于预测传感器误差的非暂时性计算机可读存储介质承载一个或多个指令的一个或多个序列，所述指令在由一个或多个处理器执行时，使得或至少部分地使得装置采集用于地理位置的地面真值传感器误差数据。所述地面真值传感器数据包括从被标以地面真值传感器误差值的传感器数据、地图数据或其组合中提取出来的训练特征集。该装置还可利用地面真值传感器训练机器学习模型，以从输入特征集来计算预测传感器误差。输入特征集是从传感器数据中提取出来的，所述传感器数据随后采集于地理位置，对此地理位置计算目标传感器的预测传感器误差。根据另一个实施方式，一种用于预测传感器误差的装置包括用于采集地理位置的地面真值传感器误差数据的构件。所述地面真值传感器数据包括从被标以地面真值传感器误差值的传感器数据、地图数据或其组合中提取出来的训练特征集。该装置还包含利用地面真值传感器训练机器学习模型的构件，以从输入特征集来计算预测传感器误差。输入特征集是从传感器数据中提取出来的，所述传感器数据随后采集于地理位置，对此地理位置计算目标传感器的预测传感器误差。此外，对于本专利技术的各种示例实施方式，适用于如下：一种方法包括促进处理和/或处理(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号，所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号，基于或至少部分地基于(或至少部分地来自)任意一个或任意组合的方法(或流程)，其与本专利技术的任意实施方式相关并在本申请中被公开。对于本专利技术的各种示例实施方式，还适用于如下：一种方法包括促进接入至少一个接口，其被配置为允许访问至少一个服务，所述至少一个服务被配置为执行本申请中公开的网络或服务提供商的方法(或流程)中的任意一个或任意组合。对于本专利技术的各种示例实施方式，还适用如下：一种方法包括促进创建和/或促进修改(1)至少一个设备用户界面元素和/或(2)至少一个设备用户界面功能，(1)至少一个设备用户界面元素和/或(2)至少一个设备用户界面功能，基于或至少部分地基于，数据和/或信息和/或至少一个信号，所述数据和/或信息来自一个或任何组合的方法或流程，其与本专利技术的任意实施方式相关并在本申请中被公开，所述至少一个信号，来自一个或任何组合的方法(或流程)，其与本专利技术的任意实施方式相关并在本申请中被公开。对于本专利技术的各种示例实施方式，还适用如下：一种方法包括促进创建和/或修改(1)至少一个设备用户界面元素和/或(2)至少一个设备用户界面功能，(1)至少一个设备用户界面元素和/或(2)至少一个设备用户界面功能，基于或至少部分地基于，数据和/或信息和/或至少一个信号，所述数据和/或信息来自一个或任何组合的方法(或流程)，其与本专利技术的任意实施方式相关并在本申请中被公开，所述至少一个信号，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于预测传感器误差的计算机实现的方法，包括以下步骤：/n接收来自至少一个传感器的传感器数据，所述传感器数据采集于地理位置；/n从所述传感器数据、表示所述地理位置的地图数据或其组合中提取输入特征集；和/n利用机器学习模型处理所述输入特征集，以计算在所述地理位置运行的目标传感器的预测传感器误差，/n其中，所述机器学习模型已通过地面真值传感器误差数据进行训练，以利用所述输入特征集来计算所述预测传感器误差。/n

【技术特征摘要】
20181004 US 16/152,0921.一种用于预测传感器误差的计算机实现的方法，包括以下步骤：
接收来自至少一个传感器的传感器数据，所述传感器数据采集于地理位置；
从所述传感器数据、表示所述地理位置的地图数据或其组合中提取输入特征集；和
利用机器学习模型处理所述输入特征集，以计算在所述地理位置运行的目标传感器的预测传感器误差，
其中，所述机器学习模型已通过地面真值传感器误差数据进行训练，以利用所述输入特征集来计算所述预测传感器误差。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标传感器是位置传感器，其中所述预测传感器误差用作定位的误差先验。


3.根据权利要求2所述的方法，还包括：
基于所述误差先验减小用于定位的搜索空间。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习模型部署在车辆中，用于对所述车辆进行定位。


5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个传感器与所述目标传感器不同，其中所述至少一个传感器包括激光雷达传感器、摄像传感器或其组合。


6.根据权利要求1所述的方法，其中，提取所述输入特征集的步骤包括处理所述传感器数据以确定在所述地理位置上的一个或多个建筑物或其组合。


7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述输入特征集包括所述一个或多个建筑物的一个或多个属性、表示所述一个或多个建筑物的所述传感器数据的一个或多个其他属性，或者其组合。


8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述传感器数据是从车辆的单个位置传感器采集的位置数据。


9.一种用于预测传感器误差的装置，包括：
至少一个处理器；以及
至少一个存储器，所述至少一个存储器包括用于一个或多个程序的计算机程序代码，
所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成，和所述至少一个处理器一起，使得所述装置执行至少以下：
针对地理区域采集地面真值传感器误差数据，其中所述地面真值传感器数据包括从用地面真值传感器误差值标注的传感器数据、地图数据或其组合中提取出来的训练特征集；以及
利用所述地面真值传感器数据训练机器学习模型，从而根据输入特征集计算预测传感器误差，
其中，所述输入特征集是从传感器数据提取的，所述传感器数据随后从用于计算目标传感器的预测传感器误差的地理位置中采集。

【专利技术属性】
技术研发人员：A·维斯瓦纳坦，
申请(专利权)人：赫尔环球有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰;NL