似地，計算裝置接收傳感器數(shù)據(jù)幀的幀率可基于傳感器的類型、電氣連接、每個幀內(nèi)數(shù)據(jù)的量和/或其它因素而變化。
[0090]在操作期間，計算裝置可接收與期間傳感器捕捉幀的時間范圍相對應(yīng)的多個傳感器數(shù)據(jù)幀。作為一個示例實施例，計算裝置可接收一組傳感器數(shù)據(jù)的幀，包括在車輛根據(jù)傳感器進行導(dǎo)航時的時間段內(nèi)的一系列的傳感器數(shù)據(jù)幀。在該組內(nèi)，初始(即，第一)幀可包括與在第一時間段的環(huán)境相對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)。類似地，該組的第二幀可包括與在第一時間段之后的后續(xù)時間段的環(huán)境相對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)。傳感器數(shù)據(jù)的連續(xù)幀可提供關(guān)于環(huán)境的匹配或類似的信息或可包括取決于在傳感器捕捉幀之間流逝的時間量的其它信息。因此，計算裝置可在車輛持續(xù)操作時基于先前檢測到的物體或新物體接收測量值和其它信息。
[0091]在方框304，方法300可包括在計算裝置處以第二幀率接收指示車輛的環(huán)境的第二多個傳感器數(shù)據(jù)的幀。如以上所指示的，車輛的計算裝置可從多個傳感器接收傳感器數(shù)據(jù)的幀。如此，每個傳感器可以按不同幀率向計算裝置提供傳感器數(shù)據(jù)幀，所述不同幀率可以是各種因素的結(jié)果。例如，計算裝置可以按不同延遲水平從多個傳感器接收傳感器數(shù)據(jù)幀。
[0092]在操作期間，多個傳感器可捕捉與環(huán)境中的相同物體相對應(yīng)的測量值和其它信息，但是信息可取決于特定傳感器的類型和/或位置而有所不同。例如，車輛的相機系統(tǒng)可向計算裝置提供圖像，并且LIDAR可向計算裝置提供點云形式的數(shù)據(jù)點。計算裝置可以按幀的格式從相機系統(tǒng)和LIDAR模塊接收測量值，但可能由于各種因素以不同速率從傳感器接收個體傳感器數(shù)據(jù)幀，所述各種因素諸如操作的變化或測量值數(shù)據(jù)的密度。其它因素可影響計算裝置從特定傳感器接收傳感器數(shù)據(jù)幀的速率。
[0093]此外，計算裝置可將傳感器數(shù)據(jù)的幀與給定的一組幀關(guān)聯(lián)，所述給定的一組幀與特定傳感器或者可已經(jīng)提供幀的傳感器的類型相對應(yīng)。作為一個示例實現(xiàn)方式，計算裝置可以按第一幀率(例如，低延遲水平)從車輛的LIDAR模塊接收連續(xù)傳感器數(shù)據(jù)幀，按一不同的幀率(例如，高延遲水平)從車輛的相機系統(tǒng)接收另一系列的傳感器數(shù)據(jù)幀。同樣地，計算裝置還可從另一個或多個其它的傳感器接收額外的傳感器數(shù)據(jù)幀。
[0094]如此，傳感器可提供與在相同時間段的環(huán)境相對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)的幀，但計算裝置可以按不同速率接收幀。計算裝置可在完成從另一傳感器接收傳感器數(shù)據(jù)幀之前，從一類傳感器接收多個傳感器數(shù)據(jù)幀，盡管所述傳感器數(shù)據(jù)幀包含在相同時刻的指示環(huán)境的測量值。
[0095]在方框306，方法300可包括，基于在第一時間段的指示環(huán)境的第一多個幀的第一幀和與第一時間段相對應(yīng)的第二多個幀的第一幀的一部分，確定車輛的環(huán)境中的一個或多個物體的多個參數(shù)。由于計算裝置從多個傳感器接收傳感器數(shù)據(jù)幀，因此計算裝置可處理它們之內(nèi)的數(shù)據(jù)和測量值以確定和/或估計環(huán)境的特征。例如，計算裝置可使用捕捉的測量值來估計環(huán)境中的一個或多個物體的參數(shù)。如此，示例物體參數(shù)可包括計算裝置估計指示環(huán)境中的一個物體或多個物體的大小、速度、位置、加速度和/或其它信息。另外，計算裝置可使用傳感器數(shù)據(jù)內(nèi)的測量值來估計例如環(huán)境中的物體之間的間隔和/或物體與車輛之間的距離。計算裝置也可基于傳感器數(shù)據(jù)的幀內(nèi)的測量值來確定關(guān)于環(huán)境和/或環(huán)境內(nèi)的物體的其它信息。
[0096]另外，計算裝置可使用從傳感器接收到的測量值和其它信息來確定和/或估計車輛的本地環(huán)境中的一個或多個物體的可能軌跡。所估計的軌跡可表示由計算裝置基于傳感器數(shù)據(jù)內(nèi)提供的測量值對環(huán)境中的各個物體的可能近期位置進行的預(yù)測。計算裝置可將所估計的物體軌跡用于避障和/或其它導(dǎo)航用途。
[0097]在操作期間，計算裝置可使用連續(xù)的傳感器數(shù)據(jù)幀來確定一時間段內(nèi)環(huán)境中多個物體的可能軌跡。計算裝置可基于物體相對于計算裝置的車輛的速度、大小和位置的變化來估計物體可能的軌跡和軌跡的變化。計算裝置也可使用其它因素來確定物體的可能軌跡。
[0098]在示例實施例中，計算裝置可確定包括關(guān)于車輛的環(huán)境的信息的特征狀態(tài)，所述信息可包括物體檢測信息(例如，物體的參數(shù))和/或估計的物體軌跡。計算裝置可更新特征狀態(tài)內(nèi)的信息以反映車輛進行導(dǎo)航時環(huán)境的變化。例如，計算裝置可修改特征狀態(tài)以反映物體參數(shù)和/或在增加、改變或減去所估計的物體軌跡時的任何變化。如此，計算裝置可以給車輛的系統(tǒng)提供特征狀態(tài)或特征狀態(tài)內(nèi)的信息的一部分以實現(xiàn)遵循交通規(guī)則的自主導(dǎo)航。此外，計算裝置可在車輛操作時使用用于物體識別的特征狀態(tài)或其它信息。
[0099]如先前所指示的，車輛計算裝置可以按不同的幀率從多個傳感器接收傳感器數(shù)據(jù)幀。例如，計算裝置可以按第一速率從LIDAR接收傳感器數(shù)據(jù)幀，按第二速率從相機接收傳感器數(shù)據(jù)幀，并且按第三速率從RADAR接收傳感器數(shù)據(jù)幀。LIDAR可以按比其它傳感器更快或更慢的速率向車輛的計算裝置提供傳感器數(shù)據(jù)幀。在一些情況下，不同的幀率可代表計算裝置可從各個傳感器接收傳感器數(shù)據(jù)幀的各種延遲水平。因此，計算裝置可在從其它傳感器接收指示相同時段的其它傳感器數(shù)據(jù)幀之前在特定時刻接收指示環(huán)境的傳感器數(shù)據(jù)幀。
[0100]在一個示例實施例中，為了克服可能由從多個傳感器接收傳感器數(shù)據(jù)幀引起的可能的延遲和/或不必要的緩沖，計算裝置可使用回滾技術(shù)來處理按不同速率接收到的傳感器數(shù)據(jù)幀。具體地，計算裝置可基于在一個或多個傳感器數(shù)據(jù)幀內(nèi)接收到的最新傳感器數(shù)據(jù)來確定和/或更新特征狀態(tài)內(nèi)的信息。例如，計算裝置可以為新的或先前檢測到的環(huán)境中的物體確定或更新參數(shù)，以及確定新的可能的物體軌跡或可能的物體軌跡的變化。在車輛的初始操作的情況下，計算裝置可基于接收到的第一傳感器數(shù)據(jù)幀來形成特征狀態(tài)。
[0101]在操作的同時，在按比其它幀更慢的幀率(例如，高延遲水平)接收傳感器數(shù)據(jù)幀時，計算裝置可將特征狀態(tài)回滾至較舊的緩存位置(例如，存儲在存儲器中的特征狀態(tài))。
[0102]車輛的計算裝置可使用回滾技術(shù)來在計算裝置一接收到數(shù)據(jù)就利用所有可能的傳感器數(shù)據(jù)。計算裝置可在接收到新的傳感器數(shù)據(jù)之后使用它，并在較舊的測量值到達計算裝置時回滾。在一個示例實現(xiàn)方式中，計算裝置可通過將指示環(huán)境中的物體的特征狀態(tài)改變至一較舊位置(例如，緩存的位置)來執(zhí)行回滾技術(shù)，這可導(dǎo)致更好的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，因為更多的傳感器幀變得為計算裝置可用。在一些情況下，計算裝置可被配置為一接收到傳感器數(shù)據(jù)幀就使用傳感器數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致精確的物體屬性計算。
[0103]因此，計算裝置可避免緩沖，并且使用較舊的、緩沖的特征狀態(tài)和/或較新的特征狀態(tài)來配置供計算裝置和其它車輛系統(tǒng)使用的關(guān)于環(huán)境的信息，這可包括確定和/或更新所估計的物體軌跡。在一些示例中，計算裝置可使用回滾技術(shù)來在不使用過量計算能力和存儲器的情況下降低緩沖延遲和/或快速地更新特征狀態(tài)內(nèi)的信息，諸如針對物體所估計的軌跡。
[0104]在另一實施例中，計算裝置可在更新其指示物體的屬性的信息之前緩沖傳感器數(shù)據(jù)幀內(nèi)接收到的測量值。計算裝置可由于緩沖以較慢速率更新物體屬性。
[0105]在額外的實施例中，計算裝置可被配置為丟棄或以其它方式不使用以高延遲水平在傳感器數(shù)據(jù)幀中接收到的數(shù)據(jù)。計算裝置可通過丟棄延遲的傳感器數(shù)據(jù)測量值來避免緩沖或使用回滾技術(shù)，但這也可能引起計算裝置確定指示物體的參數(shù)的信息較計算裝置利用回滾技術(shù)時不那么準(zhǔn)確。
[0106]在一些示例實施例中，車輛計算裝置可在確定指示環(huán)境的特征狀態(tài)(包括估計附近環(huán)境內(nèi)的物體的參數(shù)和/或軌跡)之前使用數(shù)據(jù)相關(guān)(correlat1n)技術(shù)來處理接收到的傳感器數(shù)據(jù)幀。計算裝置除了在引入的傳感器數(shù)據(jù)幀內(nèi)使用回滾技術(shù)外還可對傳感器數(shù)據(jù)幀執(zhí)行一種或多種數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。
[0107]在一個示例實施例中，計算裝置可在從傳感器接收到傳感器數(shù)據(jù)幀時運行數(shù)據(jù)相關(guān)過程，該過程涉及執(zhí)行門控(gating)功能和/或數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。計算裝置可使用概率門控功能作為基礎(chǔ)試驗以排除可能與本地環(huán)境內(nèi)感興趣的物體無關(guān)的測量值。被排除的測量值可例如對應(yīng)于環(huán)境中的雜波或假警報。如此，計算裝置可能需要處理傳感器幀以避免使用錯誤的測量值來形成和更新反映本地物體的參數(shù)和/或軌跡的特征狀態(tài)。
[0108]當(dāng)執(zhí)行門控功能(例如，概率版本(probabilistic vers1n))時，計算裝置可將在特征狀態(tài)的信息內(nèi)的相應(yīng)物體的預(yù)測位置附近的概念門關(guān)聯(lián)起來。接收到的傳感器幀內(nèi)滿足門控關(guān)系的一些測量值可落入門內(nèi)，并且可被計算裝置考慮用于物體參數(shù)分析，包括軌跡估計和濾波。在操作中，計算裝置可將多個概念門與環(huán)境中的不同物體關(guān)聯(lián)起來，并且可使用門控過程來在整體上減少可能需要的計算。此外，計算裝置可使用概念門來說明在特征狀態(tài)信息內(nèi)的針對物體估計的軌跡。
[0109]此外，計算裝置也可使用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)功能來處理傳感器數(shù)據(jù)幀。作為運行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的示例，計算裝置可以按相同源(例如，相同傳感器)將引入的傳感器數(shù)據(jù)幀內(nèi)的測量值劃分到相關(guān)的不同組的測量值。計算裝置可使用諸如全球最近鄰(GNN)過程之類的各種算法或技術(shù)來對傳感器數(shù)據(jù)幀執(zhí)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。計算裝置可使用GNN過程來每次處理一個傳感器數(shù)據(jù)幀，該過程可涉及尋找符合整個傳感器數(shù)據(jù)幀的測量值的最可能的假設(shè)。GNN過程可包括計算裝置為給定傳感器數(shù)據(jù)幀中的每個物體計算數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)以使得總成本最小。計算裝置可使用例如匈牙利法或類似的方法來使計算成本最小。匈牙利法可充當(dāng)組合優(yōu)化算法，該算法可解決給物體分配各自的預(yù)測軌跡的分配問題。
[0110]同樣地，計算裝置可使用最近鄰(Nearest Neighbor, NN)過程來將測量值與特定物體關(guān)聯(lián)。例如，計算裝置可將每個物體與先前估計的軌跡進行比較，并基于比較來選擇特定軌跡。計算裝置可使用NN過程來在不考慮全部的數(shù)據(jù)的傳感器幀的情況下通過尋找部分傳感器數(shù)據(jù)幀的測量值的最可能的假設(shè)，來計算各個傳感器數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。NN過程可包括根據(jù)相比于所有現(xiàn)有的物體軌跡的傳感器數(shù)據(jù)幀中的測量值來計算物體的馬氏距離，并且結(jié)果，選擇成本最低的物體軌跡。馬氏距離可作為提供對數(shù)據(jù)點距公共點的距離(殘差(residual))的相對測量的描述性統(tǒng)計而存在。
[0111]在一些示例實施例中，計算裝置可使用GNN過程來計算傳感器數(shù)據(jù)幀中的所有現(xiàn)有軌跡和所有物體之間的馬氏距離的矩陣。利用此計算，計算裝置可為傳感器數(shù)據(jù)幀的測量值中的各個物體以最小化總成本的方式尋找到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。計算裝置可將各種方法用于給物體分配現(xiàn)有軌跡，所述各種方法諸如匈牙利法。計算裝置可使用GNN來將接收到的傳感器數(shù)據(jù)幀中的物體的測量值匹配到由計算裝置先前預(yù)測的現(xiàn)有軌跡。計算裝置可使用GNN或類似過程的結(jié)果來更新所估計的軌跡。不像NN過程，GNN過程可幫助計算裝置避免錯誤地將來自單個傳感器數(shù)據(jù)幀的多個物體關(guān)聯(lián)至單個估計的物體軌跡，那將導(dǎo)致針對至少一個物體的不準(zhǔn)確的估計軌道。
[0112]另外，計算裝置可關(guān)聯(lián)在相同時間段的與環(huán)境相對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)幀內(nèi)的測量值，這可能需要針對個體傳感器數(shù)據(jù)幀內(nèi)的所有測量值執(zhí)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。計算裝置可使用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的結(jié)果來估計車輛的環(huán)境中的物體的參數(shù)和/或確定物體軌跡。例如，計算裝置可基于在相同時間段的與環(huán)境相對應(yīng)的幀或幀的部分來估計物體的參數(shù)和/或軌跡。在一個示例實施例中，在執(zhí)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和/或其它技術(shù)(例如，門控功能)之后，計算裝置可使用回滾過程來將傳感器數(shù)據(jù)的幀或幀的部分與多個傳感器捕捉的時間段關(guān)聯(lián)，以提取測量值從而基于環(huán)境確定其特征狀態(tài)。在一些情況下，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)可涉及計算裝置計算在由傳感器數(shù)據(jù)幀提供的數(shù)據(jù)內(nèi)檢測到的物體和估計的軌跡之間的馬氏距離。計算裝置可將具有最低馬氏距離的物體與由于具有最高關(guān)聯(lián)可能性而導(dǎo)致的特定軌跡匹配。
[0113]在一個示例實施例中，計算裝置可基于從一個傳感器接收到的在給定時間段的指示環(huán)境的傳感器數(shù)據(jù)幀和與給定時間段相對應(yīng)的來自其它傳感器的一個或多個傳感器數(shù)據(jù)幀的一部分，來估計物體的參數(shù)或可能軌跡。如此，計算裝置可選擇相對于在第一幀的同一時段的指示環(huán)