【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】预测道路基础结构性能
[0001]本申请整体涉及路径制品和可使用此类路径制品的系统。
技术介绍
[0002]当前和下一代车辆可包括带有完全自动化引导系统的车辆、半自动化引导和完全手动车辆。半自动化车辆可包括带有高级驾驶员辅助系统(ADAS)的车辆，高级驾驶员辅助系统(ADAS)可被设计成辅助驾驶员避免事故。自动化和半自动化车辆可包括自适应特征，该自适应特征可使照明自动化、提供自适应巡航控制、使制动自动化、并入GPS/交通警告、连接到智能电话、警示驾驶员其他车辆或危险、将驾驶员保持在正确的车道中、示出盲点中的是什么以及其他特征。基础结构可通过包括帮助车辆更安全和有效地移动的系统(诸如安装传感器、通信设备和其他系统)，变得越来越智能。在接下来的几十年内，手动、半自动化和自动化的所有类型的车辆可在相同的道路上操作，并且为了安全性和效率可需要协同和同步操作。
技术实现思路
[0003]本公开总体涉及基于影响到在未来时间点处的预测基础结构性能的基础结构性能特征的数据来预测路径制品的未来的基础结构性能。在一些情况下，路径...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算设备，所述计算设备包括：一个或多个计算机处理器，和存储器，所述存储器包括指令，所述指令在由所述一个或多个计算机处理器执行时使得所述一个或多个计算机处理器：接收分别对应于基础结构性能特征的一组或多组基础结构性能数据，其中所述基础结构性能特征影响在未来时间点处的路径制品的预测基础结构性能；至少部分地基于将所述一组或多组基础结构性能数据应用于模型，来生成指示在所述未来时间点处的预测基础结构性能的至少一个基础结构性能预测值，其中所述未来时间点出现在将所述一组或多组基础结构性能数据应用于所述模型的时间之后；以及至少部分地基于指示在所述未来时间点处的所述预测基础结构性能的所述基础结构性能预测值，来执行至少一个操作。2.根据权利要求1所述的计算设备，其中基于以下来配置所述模型：对包括一组训练实例的训练集的选择，每个相应的训练实例包括相应的基础结构性能数据与相应的基础结构性能值之间的关联性；以及对于所述训练集中的每个训练实例，所述模型的基于所述相应的基础结构性能数据和所述相应的基础结构性能值而进行的以下修改：响应于在将所述一组训练实例应用于所述模型之后应用于所述模型的后续基础结构性能数据，改变由所述模型预测的基础结构性能预测值。3.根据权利要求2所述的计算设备，其中所述一组训练实例中的每个训练实例包括基于限定的持续时间的相应的基础结构性能值，其中所述持续时间对应于路径制品的安装时间与在所述安装时间之后出现的所述基础结构性能值的测量时间之间的时间长度。4.根据权利要求1所述的计算设备，其中所述基础结构性能特征针对道路的部分指示以下中的一者或多者：天气状况、除雪状况、环境光、历史交通、实时交通、来自探测车辆的自动化驾驶特点、速度限制、路径制品的类型或寿命、路径制品退化度量、在安装路径制品时存在的环境状况、道路施工状况、如由感测路径制品的传感器感测到的所述路径制品的性能。5.根据权利要求1所述的计算设备，其中预测基础结构性能包括指示对应于所述路径制品的光的色度或光度中的至少一个的特点。6.根据权利要求5所述的计算设备，其中指示在所述未来时间点处的预测基础结构性能的所述性能预测值包括回射率值或cap
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Y值或对比度值中的至少一个。7.根据权利要求1所述的计算设备，其中所述基础结构性能特征不包括物理地阻碍所述路径制品的可见性的特征。8.根据权利要求1所述的计算设备，其中所述基础结构性能特征不包括在所述路径制品外部的所述道路的物理特征。9.根据权利要求8所述的计算设备，其中在所述路径制品外部的所述道路的所述物理特征包括以下中的一者或多者：坑洼、隆起、裂缝或焦油痕迹。10.根据权利要求1所述的计算设备，其中所述存储器包括指令，所述指令在由所述一个或多个计算机处理器执行时使得所述一个或多个计算机处理器：选择指示所述道路的所述部分处的事故或未遂事故中的至少一个的数据；
选择所述道路的所述部分的所述基础结构性能预测值；以及至...
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