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申请/专利权人：华为技术有限公司

摘要：通过如下方式自动检测自动驾驶车辆中的故障根本原因：接收由用于感测所述自动驾驶车辆的环境的一个或多个传感器在所述故障之前的一段时间内捕获的传感器数据；分析所述传感器数据以识别所述环境中的一个或多个对象；创建定义每个对象的时间线运动模式的故障场景；计算特征向量，所述特征向量包括从所述自动驾驶车辆的子系统在所述故障场景期间生成的输出中提取的特征；将一个或多个机器学习分类模型应用于所述特征向量，所述一个或多个机器学习分类模型是用针对多个故障场景及其对应的成功场景计算的多个经过标记的特征向量训练的；通过将解释模型应用于所述一个或多个机器学习分类模型、所述一个或多个特征向量和或所述结果来识别对所述一个或多个经过训练的机器学习分类模型的结果有显著贡献的关键特征；并根据一个或多个根本原因故障子系统与所述一个或多个关键特征的关联估计所述一个或多个根本原因故障子系统。

主权项：1.一种用于自动检测自动驾驶车辆中故障的根本原因的系统，其特征在于，包括：一个或多个处理器，其中，所述一个或多个处理器用于：接收由用于感测所述自动驾驶车辆的环境的至少一个传感器在自动驾驶车辆故障之前的预定义时间段捕获的传感器数据，其中，紧接所述故障之前的隐藏时间段不包括在所述预定义时间段中；分析所述传感器数据以识别所述环境中的至少一个对象；创建故障场景，所述故障场景定义所述至少一个对象相对于所述自动驾驶车辆的时间线运动模式；计算特征向量，所述特征向量包括从所述自动驾驶车辆的多个子系统中的至少一个子系统在所述故障场景期间生成的输出中提取的多个特征；将至少一个机器学习分类模型应用于所述特征向量，所述至少一个机器学习分类模型是用针对多个故障场景及其对应的成功场景计算的多个经过标记的特征向量训练的，其中，所述故障场景为以故障结束的场景，所述成功场景为不以相应故障场景所表现的故障结束的场景，所述多个故障场景中的每个故障场景与其对应的成功场景之间的相似性通过应用至少一个动态时间规整算法来识别，所述动态时间规整算法用于估计在每个故障场景中所述至少一个对象的所述时间线运动模式中识别的至少一个候选子序列与相应的对应成功场景中的所述至少一个对象的所述时间线运动模式的相似性；通过将解释模型应用于所述至少一个机器学习分类模型、所述特征向量和所述至少一个机器学习分类模型的结果，识别对所述至少一个机器学习分类模型的结果具有主要贡献的至少一个关键特征，所述解释模型适于通过操作至少一个输入特征向量并识别所述至少一个机器学习分类模型的结果中的扰动来确定所述多个特征中的至少一些特征对所述结果的贡献；根据所述多个子系统中的至少一个根本原因故障子系统与所述至少一个关键特征的关联，估计所述多个子系统中的至少一个根本原因故障子系统；其中，所述一个或多个处理器还用于舍弃至少一个成功场景，其中，与在所述相应的对应成功场景中所述至少一个对象与所述自动驾驶车辆的相对距离相比，在特定故障场景中所述至少一个对象与所述自动驾驶车辆的相对距离超过特定阈值。

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