BESTIMMEN VON SICHERHEITSZONEN FÜR DIE HINDERNISWAHRNEHMUNG FÜR AUTONOME SYSTEME UND APPLIKATIONEN

In verschiedenen Beispielen werden Systeme und Verfahren zur Verfeinerung von Sicherheitszonen und zur Verbesserung von Evaluationsmetriken für Wahrnehmungsmodule autonomer und halbautonomer Systeme offenbart. Beispielhafte Implementierungen können Bereiche im Zustandsraum ausschließen, die nicht sicherheitskritisch sind, während die sicherheitskritischen Bereiche beibehalten werden. Dies kann durch die Nutzung von Ego-Manöverinformationen und die Konditionierung von Sicherheitszonenberechnungen auf Ego-Manöver erreicht werden. Eine manöverbasierte Dekomposition von Wahrnehmungs-Sicherheitszonen kann eine zeitliche Faltungsoperation nutzen, die in der Lage ist, Kollisionen zu jedem beliebigen Zeitpunkt auf dem Weg zur Manöverbeendigung zu berücksichtigen. Dies stellt eine signifikante Reduzierung des Zonenvolumens bereit, während die Vollständigkeit erhalten bleibt, wodurch die Leistungsanforderungen an die Hinderniswahrnehmung optimiert oder anderweitig verbessert werden, indem Bereiche des Zustandsraums herausgefiltert werden, die für die Bewegungsbahn eines Systems nicht relevant sind. Die Berechnung von Sicherheitszonen, die vom Ego-Manöver abhängig sind, reduziert übermäßigen Konservatismus erheblich. In various examples, systems and methods are disclosed relating to refinement of safety zones and improving evaluation metrics for the perception modules of autonomous and semi-autonomous systems. Example implementations can exclude areas in the state space that are not safety critical, while retaining the areas that are safety-critical. This can be accomplished by leveraging ego maneuver information and conditioning safety zone computations on ego maneuvers. A maneuver-based decomposition of perception safety zones may leverage a temporal convolution operation with the capability to account for collision at any intermediate time along the way to maneuver completion. This provides a significant reduction in zone volume while maintaining completeness, thus optimizing or otherwise enhancing obstacle perception performance requirements by filtering out regions of state space not relevant to a system's route of travel. Computation of safety-zones conditioned on the ego maneuver greatly reduces excessive conservatism.