[发明专利]从时间序列元素生成用于机器学习的地面真值

权利要求书

1.一种方法，包括：

接收包括一组时间序列元素的传感器数据；

确定训练数据集，包括通过基于所述一组时间序列元素中的多个时间序列元素来针对所述一组时间序列元素中的至少所选时间序列元素确定对应地面真值；以及

使用处理器以使用所述训练数据集来训练机器学习模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述对应地面真值与车道线相关联。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括从所述一组时间序列元素中的不同元素标识所述车道线的不同部分。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述多个时间序列元素被用于在所述所选时间序列元素中标识车道线的位置。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述一组时间序列元素中的每个元素包括与对应时间戳相关联的图像。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中所述对应地面真值是使用与所述多个时间序列元素相关联的里程数据而被确定的。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述里程数据包括车辆定位数据和车辆定向数据。

8.根据权利要求6所述的方法，其中所述里程数据标识车辆定位的第一变化和车辆定向的第二变化。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中所述对应地面真值包括三维轨迹。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述三维轨迹被表示为参数曲线。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中所述对应地面真值与不同于第一车辆的第二车辆的预测路径相关联，所述第一车辆包括捕获所述传感器数据的传感器。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述第二车辆被标识为进入所述第一车辆的车道。

13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其中所述对应地面真值与对象的距离相关联。

14.根据权利要求13所述的方法，其中所述对象是障碍物、移动车辆、静止车辆或者屏障。

15.根据权利要求13所述的方法，其中所述对象的距离是基于与所述多个时间序列元素相关联的雷达数据而被确定的。

16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其中所述传感器数据在被配置的时段内被收集。

17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其中所述一组时间序列元素中所包括的所述元素的数目基于所行进的距离。

18.根据权利要求1至17中任一项所述的方法，其中所述一组时间序列元素中所包括的所述元素的数目基于平均车辆速度。

19.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被体现在非瞬态计算机可读存储介质中，并且包括用于进行以下操作的计算机指令：

接收包括一组时间序列元素的传感器数据；

确定训练数据集，包括通过基于所述一组时间序列元素中的多个时间序列元素来针对所述一组时间序列元素中的至少所选时间序列元素确定对应地面真值；以及

使用处理器以使用所述训练数据集来训练机器学习模型。

20.一种系统，包括：

处理器；以及

存储器，与所述处理器耦合，其中所述存储器被配置为向所述处理器提供指令，所述指令在被执行时使所述处理器：

接收包括一组时间序列元素的传感器数据；

确定训练数据集，包括通过基于所述一组时间序列元素中的多个时间序列元素来针对所述一组时间序列元素中的至少所选时间序列元素确定对应地面真值；以及

使用所述训练数据集来训练机器学习模型。