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申请/专利权人：梅赛德斯-奔驰集团股份公司
摘要：本发明涉及一种用于预测车辆周围物体轨迹的方法，其中，通过环境传感器的方式采集来自车辆周围的传感器原始数据SR，并在多个连续的时间步长t_0,t_‑1、t_‑T中对所述传感器原始数据SR进行预处理，以便创建物体假设OH，其中，基于所述物体假设OH对所述传感器原始数据SR进行切分，并将其分配至相应的所述物体假设OH；其中，将属于各个所述物体假设OH的所述传感器原始数据SR转换为潜在编码LE，并将其作为特征分配至相应的所述物体假设OH；其中，通过基于学习的集群，由单个所述物体假设OH和所分配的特征创建融合物体假设FOH；其中，通过在一个当前时间步长t_0中确定的所述融合物体假设FOH和在多个先前时间步长t_‑1、t_‑T中确定的所述融合物体假设FOH之间以基于学习的方式创建分配，形成各个所述融合物体假设FOH的踪迹T，并根据所述踪迹T预测各个所述融合物体假设FOH的轨迹PT。
主权项：1.一种用于预测车辆周围物体轨迹的方法，其中，通过环境传感器采集来自车辆周围的传感器原始数据SR，其特征在于，-在多个连续的时间步长t_0、t_-1、t_-T中对所述传感器原始数据SR进行预处理，以便创建物体假设OH，-根据所述物体假设OH对所述传感器原始数据SR进行切分，并将其分配至相应的物体假设OH，-使用基于学习的编码器模块1，将属于各个物体假设OH的所述传感器原始数据SR转换为潜在编码LE，并将其作为特征分配至相应的物体假设OH，-在融合模块2中，通过基于学习的集群，由单个物体假设OH和所分配的特征创建融合物体假设FOH，-在跟踪模块3中，通过在一个当前时间步长t_0中确定的融合物体假设FOH和在多个先前时间步长t_-1、t_-T中确定的融合物体假设FOH之间以基于学习的方式创建分配，形成各个融合物体假设FOH的踪迹T，-根据所述踪迹T预测各个融合物体假设FOH的轨迹PT。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 梅赛德斯-奔驰集团股份公司 用于预测物体轨迹的方法
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