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用于自主机器应用的多活动者环境中的未来轨迹预测

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在各个示例中，对应于环境中的活动者的过去位置信息和地图信息可被应用于被训练成计算对应于活动者的未来轨迹的信息的深度神经网络(DNN)(诸如循环神经网络(RNN))。DNN的输出可包括，针对DNN被训练以预测的每个未来时间片的表示活动者存在的每个像素的置信度的置信度图以及表示活动者在先前时间片的置信度图中的位置的向量场。向量场因此可被用于通过每个未来时间片的置信度图来追踪对象，以生成每个活动者的预测的未来轨迹。除了追踪的过去轨迹之外，预测的未来轨迹还可用于为可在导航环境时帮助自车的活动者生成完整轨迹。

著录项

公开/公告号CN114450724A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-06

原文格式PDF
申请/专利权人辉达公司;
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申请/专利号CN202180005405.2
发明设计人 A·加米涅夫;N·斯莫良斯基;I·库尔卡尼;O·博埃尔·博安;杨方凯;A·德伊尔曼吉;R·巴尔加瓦;U·穆勒;D·尼斯特;R·阿维夫;
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申请日2021-03-19
分类号G06V20/58;G06V20/54;G06K9/62;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/29;B60W60/00;
代理机构
代理人
地址美国加利福尼亚州
入库时间 2023-06-19 15:10:20

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-05-06

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