用于预测动态对象行为的方法和系统技术方案

公开了用于预测车辆(105)的环境(100)中感兴趣动态对象的行为的方法。接收时间序列特征数据，所述时间序列特征数据表示所述环境(100)中对象的特征，所述对象包括感兴趣动态对象。所述特征数据被分类为多个定义的对象类别中的一个。每个分类数据集被编码成相应的分类表示，所述相应的分类表示表示在相应定义的对象类别中的特征的时间变化。所述分类表示被组合为单个共享表示。分类交互表示是基于所述单个共享表示生成的，所述单个共享表示表示每个定义的对象类别中的时间变化对所述共享表示的最终时间步长的影响。所述分类交互表示与表示所述环境(100)中的所述对象的动态性的数据和表示所述车辆(105)的状态的数据一起用于生成表示所述感兴趣动态对象的预测未来行为的预测数据。还公开了用于预测所述车辆的所述环境中所述感兴趣动态对象的行为的系统。环境中所述感兴趣动态对象的行为的系统。环境中所述感兴趣动态对象的行为的系统。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于预测动态对象行为的方法和系统
[0001]本申请要求于2020年11月13日提交的、专利技术名称为“用于预测动态对象行为的方法和系统(METHODS AND SYSTEMS FOR PREDICTING DYNAMIC OBJECT BEHAVIOR)”的第17/097,840号美国专利申请的优先权的权益，所述美国专利申请的内容以引用的方式并入本文中，如全文再现一般。


[0002]本专利技术的示例涉及用于生成动态对象行为预测的方法和系统，包括用于在自动驾驶车辆的感测环境中生成动态对象行为预测的方法和系统。

技术介绍

[0003]基于机器学习的行为预测单元用于许多实用系统，如自动驾驶系统或车辆高级驾驶员辅助系统。对于自动驾驶系统或高级驾驶员辅助系统来说，重要的是能够在感测环境(即，由车辆的传感器感测的车辆周围的环境)中生成动态对象将如何行为(例如，行人在穿过街道时将如何移动)的准确预测，以便可以规划车辆的期望路径(例如，避免撞到穿过街道的行人)，或者可以向车辆的驾驶员提供反馈。对动态对象在感测环境中的行为生成有用且准确的预测的一个因素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于预测车辆的环境中感兴趣动态对象的行为的方法，其特征在于，所述方法包括：接收多个时间序列特征数据，每个时间序列特征数据表示所述环境中的多个对象在多个时间步长上的相应特征，所述多个对象包括感兴趣动态对象；将每个时间序列特征数据分类为多个定义的对象类别中的一个，以获得每个定义的对象类别的分类数据集，每个分类数据集包括一个或多个时间序列特征数据，所述一个或多个时间序列特征数据表示属于相应定义的对象类别的一个或多个对象；将每个分类数据集编码为相应的分类表示，每个分类表示表示在所述相应定义的对象类别中的特征的时间变化；将所述分类表示组合成单个共享表示；基于所述单个共享表示生成分类交互表示，所述分类交互表示是所述单个共享表示的加权表示，表示每个定义的对象类别中的时间变化对所述单个共享表示的最终时间步长的影响；基于所述分类交互表示、表示所述多个对象的动态性的数据和表示所述车辆的状态的数据，生成表示所述感兴趣动态对象的预测未来行为的预测数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，组合所述分类表示包括根据时间步长级联所述分类表示，以生成所述单个共享表示。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对每个分类数据集进行编码包括：对于属于给定对象类别的给定分类数据集，将所述一个或多个时间序列特征数据提供给经过训练的神经网络，以生成时间序列特征向量作为所述给定对象类别的分类表示。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述经过训练的神经网络是递归神经网络、卷积神经网络或组合的递归和卷积神经网络。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，至少一个定义的对象类别与所述感兴趣动态对象关联。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收传感器生成的时间序列传感器数据；将所述时间序列传感器数据预处理为一个时间序列特征数据，所述一个时间序列特征数据包括在接收到的多个时间序列特征数据中。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将表示所述感兴趣动态对象的所述预测未来行为的所述预测数据提供给所述车辆的运动规划子系统，以生成所述车辆的规划路径。8.一种用于预测车辆的环境中感兴趣动态对象的行为的计算系统，其特征在于，所述计算系统包括：处理器系统，用于执行指令以使所述计算系统的对象行为预测子系统进行以下操作：接收多个时间序列特征数据，每个时间序列特征数据表示所述环境中的多个对象在多个时间步长上的相应特征，所述多个对象包括感兴趣动态对象；将每个时间序列特征数据分类为多个定义的对象类别...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿米尔，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：