ИЗБЕЖАНИЕ СТОЛКНОВЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АКУСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

1. Система для автономного транспортного средства, содержащая:
два или более микрофонов, установленных на автономное транспортное средство;
контроллер, приводящий в исполнение:
предварительный обработчик, запрограммированный выявлять звуковые признаки в двух или более звуковых потоках от двух или более микрофонов;
модуль избежания столкновений, запрограммированный классифицировать звуковые признаки и направление на их источник, и, если классом для источника звука является транспортное средство, активизировать уклонение от препятствий в отношении направления.
2. Система по п. 1, в которой модуль избежания столкновений дополнительно запрограммирован активизировать уклонение от препятствий в отношении направления на источник звуковых признаков посредством приведения в действие по меньшей мере одного из исполнительного механизма рулевого управления, исполнительного механизма акселератора и тормозного исполнительного механизма автономного транспортного средства, действующих для избежания столкновения с источником звуковых признаков.
3. Система по п. 1, в которой модуль избежания столкновений дополнительно запрограммирован:
принимать два или более потоков изображений от двух или более камер, установленных на автономное транспортное средство;
идентифицировать набор потенциальных препятствий среди множества изображений транспортных средств;
оценивать возможные столкновения между автономным транспортным средством и набором потенциальных препятствий, и источником звуковых признаков; и
вводить в действие по меньшей мере один из исполнительного механизма рулевого управления, исполнительного механизма акселератора и тормозного исполнительного механизма автономного транспортного средства, действующих для избежания столкновений с набором потенциальных препятствий.
4. Система по п. 3, в которой два или более микрофонов выполнены с возможностью выявлять звуки от источника звуковых признаков, когда источник звуковых признаков не находится в поле обзора любой из двух или более камер.
5. Система по п. 1, в которой модуль избежания столкновений дополнительно запрограммирован идентифицировать звуковые признаки посредством фильтрации двух или более звуковых потоков для получения двух или более фильтрованных сигналов, каждый из которых включает в себя один или более слышимых признаков.
6. Система по п. 5, в которой модуль избежания столкновений дополнительно запрограммирован фильтровать два или более звуковых потоков посредством удаления шума окружающей среды из двух или более звуковых потоков.
7. Система по п. 1, в которой модуль избежания столкновений дополнительно запрограммирован:
классифицировать звуковые признаки посредством ввода звуковых признаков в модель машинного обучения.
8. Система по п. 7, в которой модель машинного обучения выводит значение достоверности, указывающее вероятность того, что звуковые признаки соответствуют транспортному средству.
9. Система по п. 8, в которой модель машинного обучения является глубинной нейронной сетью.
10. Система по п. 1, в которой модуль избежания столкновений дополнительно запрограммирован выявлять направление на источник звуковых признаков посредством оценки разности по времени между звуковыми признаками.
11. Способ для выявления препятствий в автономном транспортном средстве, причем упомянутый способ состоит в том, что:
принимают, посредством контроллера, включающего в себя одно или более устройств обработки, два или более звуковых потоков от двух или более микрофонов, установленных на автономное транспортное средство;
выявляют, посредством контроллера, звуковые признаки в двух или более звуковых потоках;
выявляют, посредством контроллера, направление на источник звука согласно звуковым признакам;
идентифицируют, посредством контроллера, класс для источника звука согласно звуковым признакам; и
определяют, посредством контроллера, что классом для источника звука является транспортное средство;
в ответ на определение, что классом для источника звука является транспортное средство, активизируют уклонение от препятствий в отношении направления на источник звука.
12. Способ по п. 11, дополнительно состоящий в том, что активизируют уклонение от препятствий в отношении направления на источник звука посредством приведения в действие по меньшей мере одного из исполнительного механизма рулевого управления, исполнительного механизма акселератора и тормозного исполнительного механизма автономного транспортного средства, действующих для избежания столкновения с источником звука.
13. Способ по п. 11, дополнительно состоящий в том, что:
принимают, посредством контроллера, два или более потоков изображений от двух или более камер, установленных на автономное транспортное средство;
идентифицируют, посредством контроллера, набор потенциальных препятствий среди множества изображений транспортных средств;
оценивают, посредством контроллера, возможные столкновения между автономным транспортным средством и набором потенциальных препятствий, и источником звука; и
вводят в действие, посредством контроллера, по меньшей мере один из исполнительного механизма рулевого управления, исполнительного механизма акселератора и тормозного исполнительного механизма автономного транспортного средства, действующих для избежания столкновений с набором потенциальных препятствий.
14. Способ по п. 13, в котором источник звука не находится в поле обзора любой из двух или более камер.
15. Способ по п. 11, в котором идентификация слышимых признаков состоит в том, что фильтруют, посредством контроллера, два или более звуковых потоков для получения двух или более фильтрованных сигналов, каждый из которых включает в себя один или более слышимых признаков.
16. Способ по п. 15, в котором фильтрация двух или более звуковых потоков дополнительно состоит в том, что удаляют шум окружающей среды из двух или более звуковых потоков.
17. Способ по п. 11, в котором идентификация класса для источника звука согласно звуковым признакам состоит в том, что вводят, посредством контроллера, звуковые признаки в модель машинного обучения.
18. Способ по п. 17, дополнительно состоящий в том, что выводят, посредством модели машинного обучения, значение достоверности, указывающее вероятность того, что звуковые признаки соответствуют транспортному средству.
19. Способ по п. 18, в котором модель машинного обучения является глубинной нейронной сетью.
20. Способ по п. 11, в котором выявление направления на источник звука согласно звуковым признакам состоит в том, что оценивают, посредством контроллера, разность по времени между звуковыми признаками.