【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶环境感知，特别是关于一种自动驾驶环境感知结果不确定性的在线量化评估方法。
技术介绍
1、感知系统是自动驾驶车辆的“眼睛”，可以实时的获取环境信息，并输出环境感知结果。感知结果的准确性在一定程度上影响着自动驾驶车辆下游决策和控制的实际表现。
2、随着深度神经网络模型、硬件算力、数据集的发展，自动驾驶感知算法的输出结果精度有了很大的改善，但仍不可避免地出现一定的感知目标的漏检、虚检、位置偏差等，进而影响了自动驾驶车辆实时运行的安全性和通行效率。
3、在线量化评估感知结果不确定性可以有效评估当前感知系统输出结果的可靠性。根据实时评估的感知结果不确定性的大小可以进一步进行在线风险评估和防护，如对不确定性大小不同的感知目标分配不同的注意力机制进行不确定的降低、对无法避免的不确定性信息进行容忍等。总之，在线量化评估感知不确定性可有效评估感知结果的可靠性，提升自动驾驶运行的安全性和通行效率。
4、现阶段，深度神经网络算法广泛应用在自动驾驶感知系统中，以实现运行环境的语义分割、目标检测等。然而，...
【技术保护点】
1.一种自动驾驶环境感知结果不确定性的在线量化评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶环境感知结果不确定性的在线量化评估方法，其特征在于，采用深度集成方法对多个感知神经网络进行处理，获取多网络的在线感知结果，包括：
3.根据权利要求2所述的自动驾驶环境感知结果不确定性的在线量化评估方法，其特征在于，所述在线感知结果，包括感知目标存在性不确定性、语义类别不确定性、空间信息不确定性和运动信息不确定性。
4.根据权利要求3所述的自动驾驶环境感知结果不确定性的在线量化评估方法，其特征在于，所述数据源包括传感器原...
【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶环境感知结果不确定性的在线量化评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶环境感知结果不确定性的在线量化评估方法，其特征在于，采用深度集成方法对多个感知神经网络进行处理，获取多网络的在线感知结果，包括：
3.根据权利要求2所述的自动驾驶环境感知结果不确定性的在线量化评估方法，其特征在于，所述在线感知结果，包括感知目标存在性不确定性、语义类别不确定性、空间信息不确定性和运动信息不确定性。
4.根据权利要求3所述的自动驾驶环境感知结果不确定性的在线量化评估方法，其特征在于，所述数据源包括传感器原始点云和相机原始数据。
5.根据权利要求3所述的自动驾驶环境感知结果不确定性的在线量化评估方法，其特征在于，针对感知目标存在性不确定性：
6.据权利要求3所述的自动驾驶环境感知结果不...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦新宇，程前，江昆，芦勇，杨明亮，杨殿阁，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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