[发明专利]生成雷达感知数据的设备、系统和方法在审
申请号: | 202011430945.9 | 申请日: | 2020-12-07 |
公开(公告)号: | CN113447889A | 公开(公告)日: | 2021-09-28 |
发明(设计)人: | 陈楚龙;P·S·辛格;S·克萨拉朱;徐晟波;W·M·黄;O·沙布岱 | 申请(专利权)人: | 英特尔公司 |
主分类号: | G01S7/02 | 分类号: | G01S7/02 |
代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人: | 黄嵩泉;何焜 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生成 雷达 感知 数据 设备 系统 方法 | ||
1.一种包括雷达的设备,所述雷达包括:
可重新配置的无线电,所述可重新配置的无线电基于多个可重新配置无线电参数来进行配置以:经由多个Tx天线发射多个发射Tx雷达信号,基于所述多个Tx雷达信号、经由多个接收Rx天线来接收多个Rx雷达信号,并基于所述Rx雷达信号来提供数字雷达样本;
雷达感知处理器,所述雷达感知处理器被配置成用于基于所述数字雷达样本来生成雷达感知数据,所述雷达感知数据表示所述雷达的环境的语义信息;以及
反馈控制器,所述反馈控制器用于基于所述雷达感知数据来配置所述多个可重新配置无线电参数,并用于将所述可重新配置无线电参数反馈给所述可重新配置的无线电。
2.如权利要求1所述的设备,其特征在于,所述雷达感知处理器被配置成用于提供用于指示所述雷达感知数据的可靠性的可靠性指示符,并且其中,所述反馈控制器用于基于所述可靠性指示符来配置所述多个可重新配置无线电参数。
3.如权利要求1所述的设备,其特征在于,所述反馈控制器包括根据所述雷达感知数据、所述数字雷达样本、或来自所述雷达感知处理器的中间雷达处理数据中的至少一者可训练的人工智能AI引擎。
4.如权利要求1所述的设备,其特征在于,所述反馈控制器用于基于与先前的经处理的数字雷达样本相对应的先前的雷达感知数据来实时自适应地配置所述多个可重新配置无线电参数。
5.如权利要求1所述的设备,其特征在于,所述雷达感知处理器包括根据所述数字雷达样本可训练的人工智能AI引擎。
6.如权利要求1所述的设备,其特征在于,所述雷达感知处理器包括:
距离估计器,所述距离估计器被配置成用于处理所述数字雷达样本,并提供包括所述环境中的对象的距离估计的距离信息;
变换器,所述变换器被配置成用于将所述距离估计变换为所述对象的距离-多普勒估计;以及
感知数据生成器,所述感知数据生成器被配置成用于基于所述对象的所述距离-多普勒估计来生成表示所述雷达的所述环境的所述语义信息的所述雷达感知数据。
7.如权利要求6所述的设备,其特征在于,所述数字雷达样本包括分别与所述多个Rx天线相对应的多个数字雷达样本流,并且其中所述距离估计器包括多个预处理滤波器以及多个距离估计生成器,所述多个预处理滤波器被配置成用于基于多个数字雷达样本流来确定相应的多个初始距离估计,所述多个距离估计生成器通过对所述初始距离估计应用旁瓣抑制机制或干扰抑制机制中的一者或多者来生成所述距离信息。
8.如权利要求7所述的设备,其特征在于,所述多个预处理滤波器包括多个预处理人工智能AI引擎,所述多个预处理AI引擎中的预处理AI引擎基于所述多个数字雷达样本流中相应的数字雷达样本流是可训练的。
9.如权利要求7所述的设备,其特征在于,所述多个距离估计生成器包括多个距离估计人工智能AI引擎,所述多个距离估计AI引擎中的距离估计AI引擎基于所述多个初始距离估计中的相应的初始距离估计是可训练的。
10.如权利要求6所述的设备,其特征在于,所述感知数据生成器包括:
混合卷积神经网络HCNN,所述混合卷积神经网络HCNN被配置成用于基于所述对象的所述距离-多普勒估计来确定语义信息和空间信息;以及
多个并行的全连接FC神经网络分支,所述多个并行的全连接FC神经网络分支用于生成所述雷达感知数据,所述多个FC神经网络分支中的FC神经网络分支用于基于来自所述HCNN的所述语义信息和所述空间信息来生成所述雷达感知数据的感知输出。
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