[发明专利]自主机器应用中的时间信息预测

摘要

在各种示例中，可以使用通过将传感器数据与表示图像序列的图像数据相关联(例如，通过交叉传感器融合)生成的地面实况数据来训练顺序深度神经网络(DNN)。在部署中，顺序DNN可以利用传感器相关性来仅使用图像数据计算各种预测。预测可以包括自我车辆的视场中的对象在世界空间中的速度、图像空间中的对象的当前和未来位置，和/或对象物体与自我车辆之间的碰撞时间(TTC)。这些预测可以用作感知系统的一部分来理解和响应自我车辆的当前物理环境。