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1. WO2020062032 - SYSTÈME DE PRÉDICTION DE PROBABILITÉ DE PIÉTON DESTINÉ À DES VÉHICULES AUTONOMES

Numéro de publication WO/2020/062032
Date de publication 02.04.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2018/108357
Date du dépôt international 28.09.2018
CIB
G05D 1/02 2006.01
GPHYSIQUE
05COMMANDE; RÉGULATION
DSYSTÈMES DE COMMANDE OU DE RÉGULATION DES VARIABLES NON ÉLECTRIQUES
1Commande de la position, du cap, de l'altitude ou de l'attitude des véhicules terrestres, aquatiques, aériens ou spatiaux, p.ex. pilote automatique
02Commande de la position ou du cap par référence à un système à deux dimensions
B60W 30/09 2012.01
BTECHNIQUES INDUSTRIELLES; TRANSPORTS
60VÉHICULES EN GÉNÉRAL
WCOMMANDE CONJUGUÉE DE PLUSIEURS SOUS-ENSEMBLES D'UN VÉHICULE, DE FONCTION OU DE TYPE DIFFÉRENTS; SYSTÈMES DE COMMANDE SPÉCIALEMENT ADAPTÉS AUX VÉHICULES HYBRIDES; SYSTÈMES D'AIDE À LA CONDUITE DE VÉHICULES ROUTIERS, NON LIÉS À LA COMMANDE D'UN SOUS-ENSEMBLE PARTICULIER
30Fonctions des systèmes d'aide à la conduite des véhicules routiers non liées à la commande d'un sous-ensemble particulier, p.ex. de systèmes comportant la commande conjuguée de plusieurs sous-ensembles du véhicule
08Anticipation ou prévention de collision probable ou imminente
09Entreprenant une action automatiquement pour éviter la collision, p.ex. en freinant ou tournant
CPC
G05D 1/02
GPHYSICS
05CONTROLLING; REGULATING
DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
1Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
02Control of position or course in two dimensions
G06K 9/00791
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
00624Recognising scenes, i.e. recognition of a whole field of perception; recognising scene-specific objects
00791Recognising scenes perceived from the perspective of a land vehicle, e.g. recognising lanes, obstacles or traffic signs on road scenes
Déposants
  • BAIDU.COM TIMES TECHNOLOGY (BEIJING) CO., LTD. [CN]/[CN]
  • BAIDU USA LLC [US]/[US]
Inventeurs
  • ZHU, Fan
  • MA, Lin
Mandataires
  • INSIGHT INTELLECTUAL PROPERTY LIMITED
Données relatives à la priorité
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) A PEDESTRIAN PROBABILITY PREDICTION SYSTEM FOR AUTONOMOUS VEHICLES
(FR) SYSTÈME DE PRÉDICTION DE PROBABILITÉ DE PIÉTON DESTINÉ À DES VÉHICULES AUTONOMES
Abrégé
(EN)
A pedestrian probability prediction system for autonomous vehicles (101) is disclosed. The system receives a captured image perceiving an environment of an ADV from an image capturing device of the ADV (801); the system identifies an obstacle in motion near the ADV based on the captured image (802); the system predicts a location for the moving obstacle at each of a number of time points (803); the system generates a probability ellipse based on the predicted location at the each time point (804), where the probability ellipse includes a probability indicator indicating different probabilities of the moving obstacle for different locations within the probability ellipse at the each time point.
(FR)
L'invention concerne un système de prédiction de probabilité de piéton destiné à des véhicules autonomes, ledit système étant destiné : à recevoir une image capturée qui perçoit un environnement d'un ADV en provenance d'un dispositif de capture d'image de l'ADV (801) ; à identifier un obstacle en mouvement à proximité de l'ADV à partir de l'image capturée (802) ; à prédire un emplacement de l'obstacle mobile au niveau de chaque point d'une pluralité de points temporels (803) ; et à générer une ellipse de probabilité sur la base de l'emplacement prédit au niveau de chaque point temporel (804), l'ellipse de probabilité comprenant un indicateur de probabilités indiquant différentes probabilités de l'obstacle mobile concernant différents emplacements dans l'ellipse de probabilité au niveau de chaque point temporel.
Également publié en tant que
KRKR1020197024532
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