In verschiedenen Beispielen kann die Live-Wahrnehmung von Sensoren eines Fahrzeugs genutzt werden, um potenzielle Wege zu generieren, über die das Fahrzeug in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit an einer Kreuzung navigieren kann. Beispielsweise kann ein Deep-Neural-Network (DNN) ausgebildet werden, um verschiedene Ausgaben zu berechnen - wie Heatmaps, die den Schlüsselpunkten der Kreuzung entsprechen, Vektorfelder, die der Fahrtrichtung und den Offsets in Bezug auf die Fahrbahnen entsprechen, Intensitätskarten, die den Fahrbahnbreiten entsprechen und/oder Klassifizierungen entsprechend den Liniensegmenten der Kreuzung. Die Ausgaben können dekodiert und/oder anderweitig nachverarbeitet werden, um eine Kreuzung - oder dazu korrespondierende Schlüsselpunkte - zu rekonstruieren und vorgeschlagene oder potenzielle Wege zum Navigieren des Fahrzeugs durch die Kreuzung zu bestimmen.

    In various examples, live perception from sensors of a vehicle may be leveraged to generate potential paths for the vehicle to navigate an intersection in real-time or near real-time. For example, a deep neural network (DNN) may be trained to compute various outputs—such as heat maps corresponding to key points associated with the intersection, vector fields corresponding to directionality, heading, and offsets with respect to lanes, intensity maps corresponding to widths of lanes, and/or classifications corresponding to line segments of the intersection. The outputs may be decoded and/or otherwise post-processed to reconstruct an intersection—or key points corresponding thereto—and to determine proposed or potential paths for navigating the vehicle through the intersection.


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    ERKENNUNG VON KREUZUNGSPOSEN IN AUTONOMEN MASCHINENANWENDUNGEN


    Beteiligte:
    PHAM TRUNG (Autor:in) / DOU HANG (Autor:in) / RODRIGUEZ HERVAS BERTA (Autor:in) / PARK MINWOO (Autor:in) / CVIJETIC NEDA (Autor:in) / NISTER DAVID (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2022-02-24


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch


    Klassifikation :

    IPC:    B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / G01C Messen von Entfernungen, Höhen, Neigungen oder Richtungen , MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS




    ERKENNUNG UND KLASSIFIZIERUNG VON KREUZUNGSREGIONEN FÜR AUTONOME MASCHINENANWENDUNGEN

    PHAM TRUNG / RODRIGUEZ HERVAS BERTA / PARK MINWOO et al. | Europäisches Patentamt | 2022

    Freier Zugriff

    Erkennung eines Status eines Garagentores beim autonomen Einparken

    BARIANT JEAN-FRANCOIS / PRINZHAUSEN STEFANIE / HUGHES CIARAN et al. | Europäisches Patentamt | 2020

    Freier Zugriff

    ERKENNUNG EINES STATUS EINES GARAGENTORES BEIM AUTONOMEN EINPARKEN

    BARIANT JEAN FRANCOIS / HUGHES CIARAN / PRINZHAUSEN STEFANIE et al. | Europäisches Patentamt | 2020

    Freier Zugriff

    Verfahren zur autonomen Erkennung eines Fahrspurverlaufs zumindest einer Fahrspur

    WEISSENBERGER SARAH / HAGEN SARAH VON / AURAND TOBIAS et al. | Europäisches Patentamt | 2017

    Freier Zugriff