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申请/专利权人：伟摩有限责任公司
申请日：2019-11-19
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN113167906B
主分类号：G01S17/931
分类号：G01S17/931;G01S7/491;G05D1/242;G05D1/246;G05D1/633;G05D1/644;G05D1/692;G05D1/248;G05D1/247;G05D1/43;G05D105/10
优先权：["20181212 US 16/217,899"]
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2021.08.10#实质审查的生效;2021.07.23#公开
摘要：本公开的各方面涉及检测伪对象。例如，可以使用包括由车辆100的LIDAR传感器生成的多个LIDAR数据点的训练数据来训练模型470。每个给定的LIDAR数据点包括位置信息和强度信息，并且与给定的LIDAR数据点的波形数据相关联。所述多个LIDAR数据点中的至少一个LIDAR数据点还与标识车辆能够驾驶通过的伪对象的标签相关联。模型和或多个启发式算法然后可以被提供给车辆，以便允许车辆确定对应于伪对象的LIDAR数据点。然后，可以从传感器数据中过滤这些LIDAR数据点，并且过滤后的传感器数据可以用于以自动驾驶模式控制车辆。
主权项：1.一种控制车辆的方法，所述方法包括：由一个或多个计算设备接收由所述车辆的LIDAR传感器生成的多个LIDAR数据点，所述多个LIDAR数据点中的每个给定的LIDAR数据点1包括位置信息和强度信息，并且2与给定的LIDAR数据点的除了所述强度信息之外的波形数据相关联；由所述一个或多个计算设备使用与所述多个LIDAR数据点相关联的波形数据来确定所述多个LIDAR数据点中的一个或多个LIDAR数据点对应于伪对象，所述伪对象可通过与所述多个LIDAR数据点中的最后至少一个LIDAR数据点相关联的波形数据来与实体对象区分开，并且所述车辆能够驾驶通过所述伪对象；基于所述确定，由所述一个或多个计算设备过滤所述多个LIDAR数据点；以及由所述一个或多个计算设备使用过滤后的多个LIDAR数据点来以自动驾驶模式控制所述车辆。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 伟摩有限责任公司 自动车辆的伪对象检测
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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