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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103370249B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201180057942.8
申请日：2011-10-05
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 朱佳俊 , 戴维·I·弗古森 , 德米特里·A·多尔戈夫
CPC classification number: G06K9/00201 , B60R1/00 , B60R2300/30 , B60W30/08 , B60W30/186 , B60W2050/0292 , B60W2530/14 , B60W2550/22 , B62D6/00 , G01C21/3617 , G05D1/0055 , G05D1/0088 , G05D1/021 , G05D1/0214 , G05D1/024 , G05D1/0246 , G05D1/0257 , G05D1/0274 , G05D1/0276 , G05D1/0278 , G05D2201/0213 , G06K9/00791 , G06K9/00798 , G06K9/00805 , G06K9/3241 , G06T7/0044 , G06T7/0057 , G06T7/20 , G06T7/223 , G06T7/231 , G06T2207/10004 , G06T2207/10028 , G06T2207/30236 , G06T2207/30252 , G06T2207/30261
Abstract: 本发明涉及预测检测到的物体的行为的系统和方法。一种控制车辆的方法包括：根据第一控制策略来控制车辆，该第一控制策略是基于到目的地的路线来确定的；使用一个或多个传感器来检测在该车辆外部的位置处的物体；使用处理器来确定所检测到的物体的类别和状态；基于该物体的所检测到的位置以及行为数据来预测所检测到的物体的未来行为，该行为数据指示：在与检测到所检测到的物体位于所检测到的位置的时间相对应的时间处，具有与所检测到的物体的所确定的类别和状态相对应的类别和状态的其他物体在所检测到的位置处已如何操作；以及至少部分基于所检测到的物体的所预测的未来行为，修改该第一控制策略以获得用于控制该车辆的第二控制策略。
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公开(公告)号：CN104094177A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201380006981.4
申请日：2013-01-28
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 朱佳俊 , 德米特里·A·多尔戈夫 , 戴维·I·弗古森
IPC: G05D1/00
CPC classification number: G05D1/0088 , G05D2201/0213
Abstract: 本公开的多个方面总体涉及操纵自主车辆。特别是，车辆(101)可以确定其感知系统的不确定性，并且使用该不确定性值作出关于如何操纵车辆的决定。例如，感知系统可以包括传感器(310-311、321-323、330-331)、对象类型模型、以及对象运动模型(146)，每个都与不确定性相关联。传感器可以基于传感器的范围、速度和/或传感器场(421A-423A、421B-423B)的形状与不确定性相关联。对象类型模型可以与例如被感知对象是一种类型(诸如，小汽车)还是另一种类型(诸如，自行车)的不确定性相关联。对象运动模型还可以与例如不是所有对象都像它们被预测移动那样准确地移动的不确定性相关联。这些不确定性可以被用于操纵车辆。
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公开(公告)号：CN104812645A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201380061357.4
申请日：2013-09-25
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 戴维·I·弗古森
CPC classification number: G08G1/166
Abstract: 提供一种确定驾驶环境相对于先前存储的关于驾驶环境的信息是否已改变的方法和设备。该设备可包括自主驾驶计算机系统(144)，其被配置为检测驾驶环境中的一个或多个车辆(604-610)，并且确定那些被检测车辆的对应轨迹(704-710)。自主驾驶计算机系统(144)然后可将确定的轨迹(704-710)与驾驶环境中的假想车辆的预期轨迹进行比较。基于该比较，自主驾驶计算机系统(144)可相对于先前存储的关于驾驶环境的信息来确定驾驶环境是否已改变和/或驾驶环境已改变的概率。
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公开(公告)号：CN103370249A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201180057942.8
申请日：2011-10-05
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 朱佳俊 , 戴维·I·弗古森 , 德米特里·A·多尔戈夫
CPC classification number: G06K9/00201 , B60R1/00 , B60R2300/30 , B60W30/08 , B60W30/186 , B60W2050/0292 , B60W2530/14 , B60W2550/22 , B62D6/00 , G01C21/3617 , G05D1/0055 , G05D1/0088 , G05D1/021 , G05D1/0214 , G05D1/024 , G05D1/0246 , G05D1/0257 , G05D1/0274 , G05D1/0276 , G05D1/0278 , G05D2201/0213 , G06K9/00791 , G06K9/00798 , G06K9/00805 , G06K9/3241 , G06T7/0044 , G06T7/0057 , G06T7/20 , G06T7/223 , G06T7/231 , G06T2207/10004 , G06T2207/10028 , G06T2207/30236 , G06T2207/30252 , G06T2207/30261
Abstract: 本发明的方面总体上涉及自主车辆101。具体地，可以单独或组合使用所描述的特征，以改善这些车辆的安全性、效用、驾驶员体验以及性能。
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公开(公告)号：CN104203702A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201380015689.9
申请日：2013-03-21
Applicant: 谷歌公司
Inventor： 唐纳德·杰森·伯内特 , 戴维·I·弗古森
CPC classification number: G06K9/00798 , G06K9/2036 , G05D1/0231
Abstract: 本公开的各方面一般地涉及检测车道标记。更具体地，可通过沿着道路(500)移动激光器(310、311)来收集激光扫描数据。该激光扫描数据可包括描述在激光器范围内的对象的强度和位置信息的数据点(740、750、760)。可使激光器的每个射束与相应数据点子集相关联。针对单个射束，可将数据点的子集进一步划分成区段(910、920、930)。针对每个区段，可使用平均强度和标准偏差来确定阈值强度。可通过将每个数据点的强度与用于该数据点出现在其中的区段的阈值强度相比较且基于数据点的高度来生成一组车道标记数据点。可存储此集合以供以后使用或者以另外方式使得其可用于进一步处理。
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