[发明专利]用于预测实体行为的系统和方法

权利要求书

1.一种控制车辆的方法，包括：

接收从与所述车辆相关联的环境中感测到的传感器数据；

通过处理器处理所述传感器数据以确定观测数据，所述观测数据包括与所述环境中的媒介相关联的差分特征；

基于所述观测通过所述处理器确定与所述媒介相关联的场景；

通过所述处理器选择与所述场景相关联的第一概率模型，其中，所述第一概率模型是高斯混合模型-隐马尔可夫模型；

通过所述处理器用所述选择的第一概率模型来处理所述观测数据，以确定预测组；

通过所述处理器用第二概率模型来处理所述预测组，以确定对与所述媒介相关联的交互行为的最终预测，其中，所述第二概率模型是稀疏相关隐马尔可夫模型；以及

基于对与所述媒介相关联的交互行为的最终预测，通过所述处理器选择性地控制车辆；

基于所述场景执行高斯混合模型-隐马尔可夫模型的无监督训练；

基于所述场景对所述稀疏相关隐马尔可夫模型执行无监督训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述差分特征包括加速度和航向差。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述差分特征包括x和y位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述场景是通过x和y位置确定的。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述场景是通过使用所述媒介的x和y位置到车道的中心线之间的排序成对距离，并将所述车道映射到所述场景来确定的。

6.一种用于控制车辆的系统，包括：

传感器系统，被配置为观测与所述车辆相关联的环境中的媒介并基于所述媒介产生传感器数据；以及

预测模块，被配置为：通过处理器接收所述传感器数据，处理所述传感器数据以确定包括与媒介相关联的差分特征的观测数据，基于所述观测确定与所述媒介相关联的场景，选择与所述场景相关联的第一概率模型，其中，所述第一概率模型是高斯混合模型-隐马尔可夫模型，利用所述选择的第一概率模型来处理所述观测数据以确定预测组，利用概率模型来处理所述预测组，以确定与所述媒介相关联的交互行为的最终预测，并基于对与所述媒介相关联的交互行为的最终预测来选择性地控制所述车辆，基于所述场景执行高斯混合模型-隐马尔可夫模型的无监督训练。