FIELD: autonomous vehicles.SUBSTANCE: method for tracking and forecasting environmental objects by an autonomous vehicle contains stages at which the first observation data is received from AV sensors, the first observation data is associated with the first environmental object by determining environmental objects within the gating area, and the environmental objects are users of the transport network for vehicles and are supported in the AV module. If the first environmental object is included in the mentioned environmental objects, the hypotheses for the first environmental object is determined, the corresponding probability of the hypothesis for each of the hypotheses is determined, the corresponding state for at least one hypothesis from the mentioned hypotheses is determined. The corresponding state contains the predicted positions of the first environmental object and, in response to the request, provides a hypothesis from the mentioned hypotheses based on the corresponding probability of the hypothesis for each of the mentioned hypotheses. The system for tracking and forecasting environmental objects by an autonomous vehicle contains a world model module.EFFECT: increased security is achieved.18 cl, 27 dwg, 2 tbl

    Изобретение относится к автономным транспортным средствам. Способ отслеживания и прогнозирования объектов окружающей среды автономным транспортным средством содержит этапы, на которых принимают от датчиков AV первые данные наблюдения, ассоциируют первые данные наблюдения с первым объектом окружающей среды путём определения объектов окружающей среды в пределах области гейтирования, причём объекты окружающей среды являются пользователями транспортной сети для транспортных средств и поддерживаются в модуле AV. Если первый объект окружающей среды включён в упомянутые объекты окружающей среды, определяют гипотезы для первого объекта окружающей среды, определяют соответствующую вероятность гипотезы для каждой из гипотез, определяют по меньшей мере для одной гипотезы из упомянутых гипотез соответствующее состояние. Соответствующее состояние содержит прогнозируемые положения первого объекта окружающей среды и в ответ на запрос обеспечивают гипотезу из упомянутых гипотез на основании соответствующей вероятности гипотезы для каждой из упомянутых гипотез. Система отслеживания и прогнозирования объектов окружающей среды автономным транспортным средством содержит модуль модели мира. Достигается повышение безопасности. 3 н. и 15 з.п. ф-лы, 27 ил., 2 табл.


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    STRUCTURE OF PROBABILISTIC OBJECT TRACKING AND FORECASTING


    Additional title:

    СТРУКТУРА ВЕРОЯТНОСТНОГО ОТСЛЕЖИВАНИЯ ОБЪЕКТОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ


    Contributors:

    Publication date :

    2021-10-06


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Russian


    Classification :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS / 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 / G05D SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES , Systeme zum Steuern oder Regeln nichtelektrischer veränderlicher Größen



    PROBABILISTIC OBJECT TRACKING AND PREDICTION FRAMEWORK

    ZHAO YUE / OSTAFEW CHRISTOPHER / MORTAZAVI ALI et al. | European Patent Office | 2022

    Free access

    Probabilistic object tracking and prediction framework

    ZHAO YUE / OSTAFEW CHRISTOPHER / MORTAZAVI ALI et al. | European Patent Office | 2021

    Free access

    Probabilistic Object Tracking and Prediction Framework

    ZHAO YUE / OSTAFEW CHRISTOPHER / MORTAZAVI ALI et al. | European Patent Office | 2021

    Free access

    PROBABILISTIC OBJECT TRACKING AND PREDICTION FRAMEWORK

    ZHAO YUE / OSTAFEW CHRISTOPHER / MORTAZAVI ALI et al. | European Patent Office | 2019

    Free access

    Combining object and feature dynamics in probabilistic tracking

    Taycher, L. / Fisher, J. W. / Darrell, T. | British Library Online Contents | 2007