In verschiedenen Beispielen plottet ein Gefahrenerkennungssystem Gefahrenindikatoren von mehreren Erkennungssensoren auf Rasterzellen eines Belegungsrasters, das einer Fahrumgebung entspricht. Wenn die Ego-Maschine zum Beispiel entlang einer Fahrbahn fährt, können ein oder mehrere Sensoren der Ego-Maschine Sensordaten erfassen, die die Fahrumgebung darstellen. Ein System der Ego-Maschine kann dann die Sensordaten analysieren, um das Vorhandensein und/oder den Ort der einen oder mehreren Gefahren innerhalb eines Belegungsrasters - und somit innerhalb der Umgebung - zu bestimmen. Wenn eine Gefahr unter Verwendung eines jeweiligen Sensors erkannt wird, kann das System einen Indikator der Gefahr auf eine oder mehrere Rasterzellen, die dem erkannten Ort der Gefahr entsprechen, plotten. Mindestens teilweise basierend auf einer fusionierten oder kombinierten Konfidenz der Gefahrenindikatoren für jede Rasterzelle kann das System vorhersagen, ob die entsprechende Rasterzelle von einer Gefahr belegt ist.
In various examples, a hazard detection system plots hazard indicators from multiple detection sensors to grid cells of an occupancy grid corresponding to a driving environment. For example, as the ego-machine travels along a roadway, one or more sensors of the ego-machine may capture sensor data representing the driving environment. A system of the ego-machine may then analyze the sensor data to determine the existence and/or location of the one or more hazards within an occupancy grid—and thus within the environment. When a hazard is detected using a respective sensor, the system may plot an indicator of the hazard to one or more grid cells that correspond to the detected location of the hazard. Based, at least in part, on a fused or combined confidence of the hazard indicators for each grid cell, the system may predict whether the corresponding grid cell is occupied by a hazard.
GEFAHRENERKENNUNG UNTER VERWENDUNG VON BELEGUNGSRASTERN FÜR AUTONOME SYSTEME UND ANWENDUNGEN
2023-09-21
Patent
Elektronische Ressource
Deutsch
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