选择用于评价自动运载工具的性能的测试情景制造技术

本发明专利技术涉及选择用于评价自动运载工具的性能的测试情景。在示例方法中，计算机系统接收表示用于估计运载工具在进行自主操作时的性能的多个情景的第一数据。此外，计算机系统针对各个情景，确定：(i)第一度量，其指示运载工具在该情景中的观测性能，其中该第一度量是基于至少一个规则而确定的；以及(ii)第二度量，其指示与该情景相关联的信息增益的程度。计算机系统基于第一度量和第二度量来选择情景的子集，并且输出指示情景的子集的第二数据。据。据。

【技术实现步骤摘要】
选择用于评价自动运载工具的性能的测试情景


[0001]本说明书涉及用于选择用于评价自主运载工具的性能的测试情景的计算机系统。

技术介绍

[0002]通常在多个情景中测试自主运载工具(AV)，以评估AV在各种条件下的行为。基于测试的结果，可以修改和/或重新配置AV以改善其行为。
[0003]作为示例，在开发处理期间，可以在多个情景中测试AV的自主导航能力，各情景表示道路、障碍物、其它运载工具、行人和AV必须穿过的交通流的不同组合。基于测试的结果，开发人员可以修改和/或重新配置AV，使得AV的自主导航能力得以提高。

技术实现思路

[0004]根据本专利技术的第一方面，一种方法，包括：利用计算机系统接收表示用于估计运载工具在进行自主操作时的性能的多个情景的第一数据；利用所述计算机系统，针对各个情景，确定：第一度量，其指示所述运载工具在该情景中的观测性能，其中所述第一度量是基于至少一个规则而确定的，以及第二度量，其指示与该情景相关联的信息增益的程度；利用所述计算机系统，基于所述第一度量和所述第二度量来选择情景的子集；以及利用所述计算机系统，输出指示情景的子集的第二数据。
[0005]根据本专利技术的第二方面，一种系统，包括：至少一个处理器；以及至少一个非暂时性计算机可读介质，其存储有指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器进行操作，所述操作包括：接收表示用于估计运载工具在进行自主操作时的性能的多个情景的第一数据；针对各个情景，确定：第一度量，其指示所述运载工具在该情景中的观测性能，其中所述第一度量是基于至少一个规则而确定的，以及第二度量，其指示与该情景相关联的信息增益的程度；基于所述第一度量和所述第二度量来选择情景的子集；以及输出指示情景的子集的第二数据。
[0006]根据本专利技术的第三方面，至少一个非暂时性计算机可读介质，其存储有指令，所述指令在由至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器进行操作，所述操作包括：接收表示用于估计运载工具在进行自主操作时的性能的多个情景的第一数据；针对各个情景，确定：第一度量，其指示所述运载工具在该情景中的观测性能，其中所述第一度量是基于至少一个规则而确定的，以及第二度量，其指示与该情景相关联的信息增益的程度；基于所述第一度量和所述第二度量来选择情景的子集；以及输出指示情景的子集的第二数据。
附图说明
[0007]图1示出具有自主能力的AV的示例。
[0008]图2示出示例“云”计算环境。
[0009]图3示出计算机系统。
[0010]图4示出AV的示例架构。
[0011]图5示出感知模块可以使用的输入和输出的示例。
[0012]图6示出LiDAR系统的示例。
[0013]图7示出操作中的LiDAR系统。
[0014]图8示出LiDAR系统的操作的附加细节。
[0015]图9示出规划模块的输入和输出之间的关系的框图。
[0016]图10示出路径规划中所使用的有向图。
[0017]图11示出控制模块的输入和输出的框图。
[0018]图12示出控制器的输入、输出和组件的框图。
[0019]图13示出用于迭代地对AV进行原型化并验证原型化AV的性能的示例系统。
[0020]图14A和图14B示出用于测试AV的性能的情景的简化示例。
[0021]图15示出用于选择用于测试AV的性能的一组情景的示例处理。
[0022]图16示出所测试的情景的数量与关于AV的性能所获得的信息总量之间的简化关系。
[0023]图17示出贝叶斯层次型模型的表示。
[0024]图18示出随机变量X的示例概率分布。
[0025]图19示出用于评估AV的性能的两个示例城镇的地图。
[0026]图20示出示例计算机化模拟的所有情景中的碰撞的概率分布。
[0027]图21示出根据示例计算机化模拟的六个示例城镇的沿着路线的碰撞的分布。
[0028]图22A示出拟合的贝叶斯层次型模型的不可观测参数的示例后验分布。
[0029]图22B示出贝叶斯层次型模型的示例预测后验拟合。
[0030]图23示出用于这里所述的示例情景选择算法、拉丁超立方采样实现和数个随机选择的信息增益的比较。
[0031]图24示出用于监测和控制一个或多个AV的操作的示例处理的流程图。
具体实施方式
[0032]在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对本专利技术的透彻理解。然而，本专利技术可以在没有这些具体细节的情况下实施将是明显的。在其它实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式示出的，以避免不必要地使本专利技术模糊。
[0033]在附图中，为了便于描述，示出了示意要素(诸如表示装置、模块、指令块和数据要素的那些要素)的具体排列或次序。然而，本领域技术人员应当理解，附图中示意要素的具体次序或排列并不意在意味着要求特定的处理次序或序列、或处理过程的分离。此外，在附图中包含示意要素并不意在意味着在所有实施例中都需要这种要素，也不意在意味着由这种要素表示的特征不能包括在一些实施例中或不能在一些实施例中与其它要素结合。
[0034]此外，在附图中，连接要素、诸如实线或虚线或箭头用于例示两个或更多个其它示意要素之间的连接、关系或关联，没有任何此类连接要素并不意在意味着不能存在连接、关系或关联。换句话说，一些要素之间的连接、关系或关联未在附图中示出，以便不使本公开内容模糊。此外，为了便于例示，使用单个连接要素来表示要素之间的多个连接、关系或关联。例如，如果连接要素表示信号、数据或指令的通信，本领域技术人员应理解，这种要素表示影响通信可能需要的一个或多个信号路径(例如，总线)。
[0035]现在将详细参考实施例，其示例在附图中例示出。在以下的详细描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对所描述的各种实施例的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来说将明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实施所描述的各种实施例。在其它情况下，没有详细描述众所周知的方法、程序、组件、电路和网络，以便不会不必要地使实施例的方面模糊。
[0036]下面描述的若干特征各自可以彼此独立地使用，也可以与其它特征的任何组合一起使用。然而，任何个别特征可能不能解决以上所讨论的任何问题，或者只能解决以上所讨论的问题之一。以上所讨论的一些问题可能不能通过本文所描述的任何一个特征得到充分解决。虽然提供了标题，但在本说明书的其它地方也可以找到与具体标题有关但在具有该标题的部分中未找到的信息。本文根据以下概要描述实施例：
[0037]1.总体概述
[0038]2.系统概述
[0039]3.AV架构
[0040]4.AV输入
[0041]5.AV规划
[0042]6.AV控制
[0043]7.AV性能评价系统
[0044]8.用于基于信息增益来选择情景的示例技术
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：利用计算机系统接收表示用于估计运载工具在进行自主操作时的性能的多个情景的第一数据；利用所述计算机系统，针对各个情景，确定：第一度量，其指示所述运载工具在该情景中的观测性能，其中所述第一度量是基于至少一个规则而确定的，以及第二度量，其指示与该情景相关联的信息增益的程度；利用所述计算机系统，基于所述第一度量和所述第二度量来选择情景的子集；以及利用所述计算机系统，输出指示情景的子集的第二数据。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：利用所述计算机系统，确定至少一个附加运载工具在情景的子集的各个情景中的观测性能。3.根据权利要求1所述的方法，还包括：利用所述计算机系统，将所述多个情景聚类成多个簇，其中，情景的子集是基于所述簇而选择的。4.根据权利要求3所述的方法，还包括：利用所述计算机系统，基于所述簇来确定所述多个情景的布置，其中，情景的子集是基于所述布置而选择的。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述布置是贝叶斯层次型模型、贝叶斯网络、因子图和隐马尔可夫模型至少之一。6.根据权利要求4所述的方法，其中，情景的子集是根据贪婪算法从所述布置中选择的。7.根据权利要求1所述的方法，其中，针对各个情景，与该情景相关联的信息增益的程度对应于所述运载工具的性能的估计所用的熵的减少。8.根据权利要求1所述的方法，其中，选择情景的子集包括：识别情景的多个候选子集，针对各个候选子集，确定指示与该候选子集相关联的信息增益的程度的相应第三度量，以及从所述候选子集中选择具有所述第三度量中的最高第三度量的候选子集作为情景的...

【专利技术属性】
技术研发人员：C，
申请(专利权)人：动态AD有限责任公司，
类型：发明
国别省市：