【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、执行自主和/或半自主导航操作的机器(其本文被称为“自我机器(ego-machine)”)使用感知系统来识别对象和特征在空间中的且与自我机器相关的位置。这种对象识别用于确定自我机器的可导航区域(其可被称为“自由空间”)。
2、在一些实例中，可以生成识别对象相对于自我机器的位置的对象贴图(objectmap)或其他环境表示。例如，环境的这些所生成的表示可包括围绕自我机器的区域的鸟噉图(birds-eye-view，bev)透视图(也称为bev图(bev map))。bev图可指示接近于自我机器的静态和/或动态对象的位置，和/或可指示可由自我机器导航(例如，自由空间)或不可由自我机器导航的环境的区域。
3、用于识别对象贴图群体的对象的一些方法可以包括使用激光雷达(lidar)或雷达(radar)来识别对象在环境内的位置。例如，可使用点云来表示的radar数据或lidar数据可被处理以便确定对象在环境内的位置。可生成可包含bev图的热图(heatmap)，该热图指示对象相对于自我机器的位置。然而，单独使用...
【技术保护点】
1.一种方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中所述输出数据的生成至少基于所述一个或更多个神经网络处理输入数据集，所述输入数据集至少基于以下来生成：
3.如权利要求2所述的方法，其中所述第三输入数据包括以下各项中的一个或更多个：
4.如权利要求2所述的方法，其中：
5.如权利要求2所述的方法，其中所述输入数据集进一步至少基于第四输入数据生成，所述第四输入数据至少基于融合所述超声数据、所述图像数据和所述RADAR数据生成。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述输出数据的生成包括：
7.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中所述输出数据的生成至少基于所述一个或更多个神经网络处理输入数据集，所述输入数据集至少基于以下来生成：
3.如权利要求2所述的方法，其中所述第三输入数据包括以下各项中的一个或更多个：
4.如权利要求2所述的方法，其中：
5.如权利要求2所述的方法，其中所述输入数据集进一步至少基于第四输入数据生成，所述第四输入数据至少基于融合所述超声数据、所述图像数据和所述radar数据生成。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述输出数据的生成包括：
7.如权利要求6所述的方法，其中使用所述一个或更多个神经网络的所述第一特征提取器、所述第二特征提取器、所述第三特征提取器或第四特征提取器中的一个或更多个来执行所述第四特征处理。
8.如权利要求6所述的方法，其中并行执行所述第一特征数据集、所述第二特征数据集和所述第三特征数据集的所述提取。
9.如权利要求1所述的方法，其中所述输出数据包括以下各项中的一个或更多个：
10.一种系统，包括：
11....
【专利技术属性】
技术研发人员：A·詹占瓦拉，章佳辉，崔元建，吴相旼，
申请(专利权)人：辉达公司，
类型：发明
国别省市：
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