盖世汽车讯 据外媒报说念，当地时分9月12日，好意思国专利局（U.S. Patent Office）公布了特斯拉的一项专利央求，名为“臆度用于自动驾驶的三维特征”（Predicting Three-Dimensional Features for Autonomous Driving）。该专利包含一个与存储器耦合的治理器（AI治理器），历程建设，其可给与基于车辆录像头捕捉到的图像的图像数据。之后，此类图像数据会被输入到一个考试有素的机器学习模子中哥也色电信，用于考试以臆度机器学习特征的三维轨迹，然后再期骗此类三维轨迹自动适度车辆。

在一些握行用例中，举例，下图5中露馅的车说念线等特征的三维默示，是通过与大地真值（ground truth）相对应的时分序列元素组创建的。然后，该大地真值会与时分序列元素的一个子集关联起来，举例拿获的图像数据组中的单个图像帧。

特斯拉专利图（图片起首：patentlyapple.com）哥也色电信

举例，一组图像中的第一张图像与三维空间中默示的车说念线的大地真值考虑联。尽管该大地真值基于一组图像详情，但被采取的第一图像帧和该大地真值会被用来创建考试数据。

此外，仅使用一张图像就不错创建用于臆度车辆车说念三维默示的考试数据。在某些握行用例中，时分序列元素的任何元素或元素组是与大地真值考虑联的，并被用于创建考试数据。举例，该大地真值可能应用于统统这个词视频序列中，以用于创建考试数据。

在另一个用例中，有一个中间元素或一组时分序列元素的临了一个元素与大地真值考虑联，并用于创建考试数据。

在各式不同的握行用例中，采取的图像和大地真值可能适用于不同的特征，举例车说念线、包括左近车辆在内的车辆旅途臆度、物体的深度距离、交通适度符号等。举例，使用相邻车说念上车辆的一系列图像来臆度该车辆的旅途。

使用图像的时分序列和相邻车辆本体行驶的旅途，不错将该组图像的单个图像及该车本体的行驶旅途算作考试数据来臆度该车的行驶旅途。此类信息还不错用来臆度相邻车辆是否会切入到自动驾驶车辆的行驶旅途。举例，旅途臆度不错臆度相邻车辆是否会在自动驾驶汽车前边团结行驶旅途。该辆自动驾驶车辆不错通过被适度，将碰撞事故发生的可能性降至最低。

举例，不错让该辆自动驾驶汽车延缓以正式发生碰撞事故，移动车速和/或让车辆转向以正式发生碰撞事故哥也色电信，向相邻车辆和/或自动驾驶汽车的乘员发出劝诫，以及/或变更车说念等。在各式握行用例中，此种时代粗略准确推断旅途臆度（包括车辆旅途臆度）显耀擢升了该自动驾驶汽车的安全性。