[发明专利]使用深度学习多预测器融合和贝叶斯优化的轨迹预测在审
| 申请号： | 201980091937.5 | 申请日： | 2019-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN113424209A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | M·德姆林;葛垚;N·霍瑟;徐高伟 | 申请（专利权）人： | 宝马股份公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 蔡悦;唐杰敏 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的各示例描述了一种用于轨迹预测的方法、装置和车辆。该方法包括：获取针对对象的观察数据以及与该对象相关的环境信息；利用多个预测器基于历史观察数据给出针对该对象的相应预测；将相应预测和环境信息馈入用于轨迹预测的经训练多预测器融合模型中；由该多预测器融合模型提供在由该环境信息指示的环境下的针对该对象的预测轨迹。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 深度 学习 预测 融合 贝叶斯 优化 轨迹 | ||
【主权项】：
暂无信息
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