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申请/专利权人：法弗人工智能有限公司
摘要：本文可以使用对自动驾驶车辆或其他机器人系统的运行时堆栈的感知切片进行建模的“感知统计性能模型”PSPM，例如，用于安全性能测试。第一PSPM被配置为：接收计算的感知地面实况；基于学习参数的集合从感知地面实况确定概率感知不确定性分布，参数是从使用要被建模的感知切片生成的实际感知输出集合学习的，以便计算感知输出的第一时间序列。使用对运行时堆栈的第二感知切片建模的第二PSPM来计算感知输出的第二时间序列，第一PSPM从感知切片的第一传感器模态和时间序列的数据中学习，以及第二PSPM独立地从第二感知切片的第二传感器模态和第二时间序列的数据中学习。
主权项：1.一种用于测试和或训练机器人系统的运行时堆栈的计算机系统，所述计算机系统包括：模拟器，所述模拟器被配置为运行模拟场景，其中，模拟主体与一个或更多个外部对象交互；运行时堆栈的规划器，所述运行时堆栈的规划器被配置为根据为所述模拟场景计算的感知输出的第一时间序列和感知输出的第二时间序列为每个模拟场景做出自主决策；以及运行时堆栈的控制器，所述运行时堆栈的控制器被配置为生成一系列控制信号以使所述模拟主体随着所述模拟场景的进展而执行所述自主决策；其中，所述计算机系统被配置为通过以下操作来计算所述第一时间序列的每个感知输出：基于所述模拟场景的当前状态计算感知地面实况；将第一感知统计性能模型应用于所述感知地面实况，从而确定概率感知不确定性分布；以及从所述概率感知不确定性分布中采样所述感知输出；其中，第一感知统计性能模型用于对所述运行时堆栈的第一感知切片进行建模，并且被配置为基于从使用要被建模的感知切片生成的实际感知输出集合学习的参数集合来确定所述概率感知不确定性分布；其中，所述计算机系统被配置为使用对所述运行时堆栈的第二感知切片建模的第二感知统计性能模型来计算感知输出的所述第二时间序列，所述第一感知统计性能模型从所述第一感知切片的第一传感器模态的数据中学习用于计算所述第一时间序列，以及所述第二感知统计性能模型独立地从所述第二感知切片的第二传感器模态的数据中学习用于计算所述第二时间序列。
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权利要求：
百度查询： 法弗人工智能有限公司 机器人系统的性能测试
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