【技术实现步骤摘要】
本公开涉及一种用于根据顺序记录的数据确定与主交通工具的环境相关的时空模式的方法。
技术介绍
1、对于自主驾驶和各种高级驾驶辅助系统(adas)，了解主交通工具周围外部环境中的交通场景是一项重要且具有挑战性的任务。例如，基于在主交通工具处获取的传感器数据，可以利用空间和时间相关性来理解交通场景，例如用于跟踪和/或预测外部环境中存在的任何物品的动态。
2、为了提供关于主交通工具的环境的信息，可以将包括递归单元的机器学习算法应用于由主交通工具的感知系统的传感器执行的顺序传感器扫描提供的数据。这样的机器学习算法可以能够经由由顺序传感器扫描提供的数据(例如与主交通工具的环境中的移动对象相关)导出的空间和时间模式。
3、具体地，针对预定义数量的时间点执行这样的传感器扫描，并且可以在先前的时间点(即，在当前时间点之前)上聚合传感器数据，以便生成所谓的存储器状态。存储器状态与来自当前传感器扫描(即针对当前时间点)的数据组合，以便导出空间和时间模式(即基于顺序传感器扫描内的相关性)。
4、然而，包括递归单元的机器学习算...
【技术保护点】
1.一种用于根据顺序记录的数据确定与主交通工具(100)的环境相关的模式的计算机实现的方法，
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于
8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于
10.如权利要求1至7中任一项所述的方法
...【技术特征摘要】
1.一种用于根据顺序记录的数据确定与主交通工具(100)的环境相关的模式的计算机实现的方法，
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于
8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于
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【专利技术属性】
技术研发人员：M·布劳恩，M·路斯扎克，M·缪特，
申请(专利权)人：安波福技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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