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公开(公告)号：CN110588653B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910382306.0
申请日：2019-05-09
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 提供了自主车辆(AV)的控制系统和方法。高级控制器的场景理解模块从多个感觉运动基元模块中选择针对特定驾驶场景要启用和执行的感觉运动基元模块的特定组合。感觉运动基元模块的特定组合中的每一个处理子任务序列中一个子任务，子任务序列处理特定驾驶场景。基元处理器模块执行感觉运动基元模块的特定组合，使得每个基元处理器模块生成车辆轨迹和速度曲线。仲裁模块选择具有最高执行的优先级排序的车辆轨迹和速度曲线中的一个，并且车辆控制模块处理车辆轨迹和速度曲线中所选择的一个来生成控制信号，控制信号用于执行一个或多个控制动作以自动控制自主车辆。
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公开(公告)号：CN110113789B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201910078972.5
申请日：2019-01-28
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 一种在两个或更多个车辆传感器之间执行动态带宽调整的系统和方法包括接收输入。输入包括来自两个或更多个车辆传感器中的每一个的数据。该两个或更多个车辆传感器包括照相机、音频检测器、雷达系统或激光雷达系统。该方法还包括确定两个或更多个车辆传感器中的每一个应该以其提供数据的带宽，以及基于该确定向两个或更多个车辆传感器中的每一个提供控制信号以调节带宽。
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公开(公告)号：CN115690718A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210576525.4
申请日：2022-05-25
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 一种用于基于注意力感知的系统包括相机设备，所述相机设备被配置成提供车辆的操作环境的图像。所述系统进一步包括计算机化设备，所述计算机化设备监视所述图像，分析传感器数据以将所述图像中的特征识别为对应于所述操作环境中的对象并基于所述对象的识别、位置或行为为所述特征指派得分。所述计算机化设备可进一步操作成在所述图像上限定候选感兴趣区域，使所述特征的得分与所述候选感兴趣区域相关以累积总区域得分，基于所述总区域得分选择所述候选区域中的一些进行分析，并且分析所述候选区域的所述部分以生成行进路径输出。所述系统进一步包括基于所述输出控制车辆的设备。
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公开(公告)号：CN109421730B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201810921246.0
申请日：2018-08-14
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 一种用于驱动自主车辆的车辆、系统和方法。车辆包括：相机，其被配置为获取车辆的周围区域的图像；致动装置，其用于控制车辆的运动参数；以及处理器。处理器选择图像内的背景区域，其中该背景区域中包括检测区域。处理器进一步被配置为估计指示检测区域中目标对象的至少一部分的存在的置信度以及与目标对象相关联的边界框；当置信度大于选定阈值时确定来自边界框的提议区域；确定提议区域内的目标对象的参数；以及控制致动装置以基于目标对象的参数来改变车辆的运动参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113218410A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110160261.X
申请日：2021-02-05
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: G01C21/34
Abstract: 一种使用地形文本识别的车辆导航方法，包括经由布置在车辆上并且能够访问地形地图的电子控制器接收通过地形的导航路线。该方法还包括经由控制器从全球定位系统（GPS）接收信号以确定车辆相对于地形的当前位置。该方法另外包括经由控制器确定导航路线上以及相对于当前车辆位置的下一航路点的位置。该方法还包括经由车辆传感器检测显示指示下一航路点的文本的图像帧并将其传送到控制器，并且经由控制器使检测到的文本与地图上的下一航路点相关联。此外，该方法包括经由控制器设置指示检测到的文本已经与下一航路点相关联的车内警报。
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公开(公告)号：CN111754389A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010229859.5
申请日：2020-03-27
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 本发明涉及保留语义的风格转移。一种用于使用保留语义的生成性对抗网络（SPGAN）进行图像风格转移的方法包括：接收源图像；将源图像输入到SPGAN中；从源图像提取源语义特征数据；由第一译码器使用由第一生成器网络的第一编码器提取的源语义特征数据来生成第一合成图像，该第一合成图像包括处于目标图像的目标风格中的源图像的源语义内容，其中，第一合成图像包括第一合成特征数据；使用源语义特征数据和第一合成特征数据来确定第一编码器损耗；对照目标图像鉴别第一合成图像以确定GAN损耗；根据第一编码器损耗和第一GAN损耗来确定总损耗；以及训练第一生成器网络和第一鉴别器网络。
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公开(公告)号：CN111199509A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201910490067.0
申请日：2019-06-05
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 本发明题为“用于神经网络的方法和装置”。本发明提供了一种信号处理系统，所述信号处理系统包括与加速器通信的中央处理单元(CPU)以及与所述加速器通信的指令调度器。第一存储器设备包括被配置为操作所述加速器的第一指令集以及被配置为操作所述CPU的第二指令集，并且第二存储器设备被配置为接收数据文件。所述加速器包括多个处理引擎(PE)和指令调度器，所述指令集包括多个运算符，并且所述指令调度器被配置为采用所述PE在所述加速器中实现所述运算符。所述CPU采用在所述加速器中实现的所述运算符来分析所述数据文件以从中提取特征。
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公开(公告)号：CN110852414A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910462515.6
申请日：2019-05-30
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 本发明题为“高精度低位卷积神经网络”。本文描述了用于生成并训练高精度低位卷积神经网络(CNN)的系统、方法和计算机可读介质。使用一个或多个二元滤波器来模拟CNN的每个卷积层的滤波器，并且使用二元激活的线性组合来模拟实值激活函数。更具体地，使用缩放的二元滤波器来模拟非1×1滤波器(例如，k×k滤波器，其中k>1)，并且使用二元滤波器的线性组合来模拟1×1滤波器。因此，针对模拟不同权重(例如，1×1滤波器对非1×1滤波器)而采用不同的策略。以这种方式，在高精度低位CNN的(一个或多个)卷积层中执行的卷积变为二元卷积，该二元卷积产生较低的计算成本，同时仍保持高性能(例如，高准确度)。
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公开(公告)号：CN110395199A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910284700.0
申请日：2019-04-10
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: B60R16/023 , B60W40/00 , B60W40/105 , B60W40/109
Abstract: 提供了检测车轮定位状况的设备和方法。所述方法包括：接收包括方向盘角度参数、速度参数、横向加速度参数、自位转矩参数和动力转向转矩参数中的一者或多者的数据集；对接收的数据集进行标准化；根据用于确定车轮定位状况的模型来分析标准化的数据集；以及输出指示所述车轮定位是否在基于所述模型的预定值内的值。
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