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摘要：本公开提供了一种用于自主驾驶的运动预测的系统和方法。本文所公开的系统提供了一种从3D点云联合执行感知和运动预测的高效的基于深度神经网络的系统。该系统能够把一对LiDAR扫描作为输入并且针对第二扫描中的各个点输出将所述点分类成语义类集合中的一个语义类的分类以及指示所述点在世界坐标系内的运动的运动向量两者。该系统包括时空金字塔网络，其以分层方式提取深度空间和时间特征。该系统的训练是以空间和时间一致性损失来正则化的。因此，提供了一种用于自主驾驶应用的改进的运动规划器。
主权项：1.一种点云运动传感器，所述点云运动传感器用于估计环境的至少一些点的运动信息，所述点云运动传感器包括：深度传感器，所述深度传感器被配置成，感测动态环境以收集所述环境的三维3D点云的时间序列，所述3D点云的时间序列包括当前3D点云和先前3D点云；运动估计器，所述运动估计器经由有线通信信道和无线通信信道中的一者或组合操作地连接至所述深度传感器，所述运动估计器包括处理器以及存储有指令的存储器，所述指令在由所述处理器执行时，使所述运动估计器利用神经网络来迭代地处理所述3D点云的序列，所述神经网络包括：编码器，所述编码器提供所述3D点云中的各个3D点云的各个点的时空编码；以及解码器，所述解码器对所述时空编码进行解码，以生成所述3D点云中的各个3D点云的各个点的运动信息，其中，为了对当前3D点云的当前点进行编码，所述编码器被配置成：提取当前3D点云中的位于当前点的位置附近的相邻点的特征，以生成当前帧中的当前点的当前空间编码；提取先前3D点云中的位于先前3D点云中的与当前点的位置相对应的位置附近的相邻点的特征，以生成当前点在先前帧中的先前空间编码；以及组合所述当前空间编码和所述先前空间编码，以生成当前点的时空编码。
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百度查询： 三菱电机株式会社 用于自主驾驶中的运动预测的系统和方法
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