Techniques for predicting positions of objects in an environment are described herein. For example, the techniques may include clustering predicted object positions and using a representative target for one or more clusters to determine a predicted position of an autonomous vehicle. The clusters may vary in size, number of positions, etc. Object positions can be selected from one or more clusters for consideration during vehicle planning, which may include simulation.
L'invention décrit des techniques de prédiction de positions d'objets dans un environnement. Par exemple, les techniques peuvent comprendre le regroupement de positions d'objet prédites et l'utilisation d'une cible représentative pour un ou plusieurs groupes afin de déterminer une position prédite d'un véhicule autonome. Les groupes peuvent varier en taille, nombre de positions, etc. Des positions d'objet peuvent être sélectionnées à partir d'un ou de plusieurs groupes qui seront pris en considération pendant la planification du véhicule, ce qui peut comprendre une simulation.
CONDITIONAL OBJECT POSITION PREDICTION BY A MACHINE LEARNED MODEL
PRÉDICTION DE POSITION D'OBJET CONDITIONNEL PAR UN MODÈLE APPRIS PAR MACHINE
2025-06-05
Patent
Electronic Resource
English
CONDITIONAL OBJECT POSITION PREDICTION BY A MACHINE LEARNED MODEL
European Patent Office | 2025
|Conditional trajectory determination by a machine learned model
European Patent Office | 2025
|CONDITIONAL TRAJECTORY DETERMINATION BY A MACHINE LEARNED MODEL
European Patent Office | 2024
|MACHINE-LEARNED MODEL ARCHITECTURE FOR DIVERSE OBJECT PATH PREDICTION
European Patent Office | 2025
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