CN113614851A - 从时间序列元素生成用于机器学习的地面真值 - Google Patents

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Abstract

接收包括一组时间序列元素的传感器数据。确定训练数据集，包括通过针对该组时间序列元素中的至少所选的时间序列元素确定对应地面真值。该对应地面真值是基于该组组时间序列元素中的多个时间序列元素的。处理器用于使用所述训练数据集来训练机器学习模型。

Description

从时间序列元素生成用于机器学习的地面真值
相关申请的交叉引用
本申请是标题为“GENERATING GROUND TRUTH FOR MACHINE LEARNING FROM TIMESERIES ELEMENTS”且于2019年2月1日提交的美国专利申请第16/265729号的继续申请并且要求其优先权，该申请的公开内容以全文引用的方式并入本文中。
背景技术
通过训练机器学习模型来开发用于诸如自主驾驶等应用的深度学习系统。通常，深度学习系统的性能至少部分地受限于用于训练模型的训练集的质量。在许多情况下，大量资源投入于对训练数据进行收集、编策(curating)和标注。传统上，编策训练数据集的许多工作是通过审阅潜在训练数据和适当地标记与数据相关联的特征来手动地完成的。创建具有准确标记的训练集所要求的工作可能是大量的并且通常是繁琐的。此外，通常难以收集和准确地标记机器学习模型需要对其改进的数据。因此，存在对改进用于生成具有准确标记的特征的训练数据的过程的需要。
附图说明
在以下详细描述和附图中公开本发明的各种实施例。
图1是说明用于自主驾驶的深度学习系统的实施例的框图。
图2是说明用于训练和应用用于自主驾驶的机器学习模型的过程的实施例的流程图。
图3是说明用于使用元素的时间序列来创建训练数据的过程的实施例的流程图。
图4是说明用于训练和应用用于自主驾驶的机器学习模型的过程的实施例的流程图。
图5是说明从车辆(vehicle)传感器捕获的图像的示例的图解。
图6是说明从具有车道线的预测三维轨迹的车辆传感器捕获的图像的示例的图解。
具体实施方式
本发明可以多种方式实现，包括作为：过程；装置；系统；物质组成；在计算机可读存储介质上体现的计算机程序产品；和/或处理器，诸如被配置为执行被存储在存储器上和/或由该存储器提供的指令的处理器，该存储器耦合到该处理器。在本说明书中，本发明可以采取的这些实现或任何其他形式可以被称为技术。一般来说，可在本发明的范围内改变所公开过程的步骤的次序。除非另外陈述，否则诸如描述为被配置成执行任务的处理器或存储器等组件可被实现为在暂时被配置为在给定时间执行任务的通用组件或被制造为执行任务的专用组件。如本文中所使用，术语“处理器”是指被配置为处理数据(诸如计算机程序指令)的一个或多个设备、电路和/或处理核心。
下文连同说明本发明的原理的附图一起提供本发明的一个或多个实施例的详细描述。结合这样的实施例来描述本发明，但是本发明不限于任何实施例。本发明的范围仅由权利要求限制，且本发明涵盖许多备选、修改和等效体。在以下描述中阐述大量具体细节以提供本发明的完全理解。这些细节是出于示例目的提供，并且可以在没有这些具体细节中的一些或全部细节的情况下根据权利要求来实践本发明。出于清楚目的，未详细描述与本发明相关的技术领域中已知的技术材料，以使得不会不必要地使本发明被混淆。
公开了一种用于产生高度准确的机器学习结果的机器学习训练技术。使用由车辆上的传感器捕获的数据来捕获车辆的环境和车辆操作参数，训练数据集被创建。例如，固定到车辆的传感器捕获数据，诸如车辆正在其上驾驶的道路和周围环境的图像数据。传感器数据可以捕获车道线、车道、其他车辆交通、障碍物、交通控制标志等。里程和其他类似传感器捕获车辆操作参数，诸如车辆速度、转向、定向、方向的变化、位置的变化、海拔的变化、速度的变化等。所捕获的数据集被传输给训练服务器以用于创建训练数据集。训练数据集被用于训练机器学习模型，以用于产生高度准确的机器学习结果。在一些实施例中，所捕获的数据的时间序列用于生成训练数据。例如，地面真值基于一组时间序列元素而被确定并且与来自该组的单个元素相关联。作为一个示例，针对诸如30秒的时段的图像的序列用于确定在车辆行进的时段内车道线的实际路径。车道线通过使用时段内车道的最准确图像而被确定。车道线的不同部分(或位置)可以从时间序列的不同图像数据被标识。随着车辆沿车道线在车道中行进，针对车道线的不同部分的更准确数据被捕获。在一些示例中，随着车辆例如沿隐藏曲线或在山脊上方行进，车道线的被遮挡部分被显露。来自时间序列的每个图像的车道线的最准确的部分可以用于在整组图像数据之上标识车道线。与车辆附近的车道线的图像数据相比，远处的车道线的图像数据通常更不详细。通过随着车辆沿车道行进而捕获图像数据的时间序列，针对对应车道线的所有部分的准确的图像数据和对应里程数据被收集。
在一些实施例中，特征(诸如车道线)的三维表示从对应于地面真值的该组时间序列元素被创建。该地面真值然后与时间序列元素的子集相关联，诸如该组所捕获图像数据的单个图像帧。例如，一组图像中的第一图像与三维空间中所表示的车道线的地面真值相关联。尽管地面真值基于该组图像被确定，但是所选的第一帧和地面真值用于创建训练数据。作为示例，训练数据被创建以用于仅使用单个图像来预测车道的三维表示。在一些实施例中，一组时间序列元素中的任何元素或一组元素与地面真值相关联且用于创建训练数据。例如，地面真值可以被应用于整个视频序列以用于创建训练数据。作为另一示例，一组时间序列元素中的中间元素或最末元素与地面真值相关联且用于创建训练数据。
在各种实施例中，所选图像和地面真值可以应用于不同特征，诸如车道线、包括相邻车辆的车辆路径预测、对象的深度距离、交通控制标志等。例如，邻近车道中的车辆的图像的序列用于预测该车辆的路径。使用该图像的时间序列和邻近车辆采取的实际路径，该组的单个图像和所采取的实际路径可以用作训练数据来预测车辆的路径。信息还可以用于预测邻近车辆是否将插入自主车辆的路径中。例如，路径预测可预测邻近车辆是否将并入自主车辆的前方。自主车辆可以被控制以最小化碰撞的可能性。例如，自主车辆可减速以防止碰撞、调整车辆的速度和/或转向以防止碰撞、向邻近车辆和/或自主车辆的乘员发起警报、和/或改变车道等。在各种实施例中，准确地推断包括车辆路径预测的路径预测的能力显著改进了自主车辆的安全性。
在一些实施例中，所训练的机器学习模型用于预测包括车道线的用于自主驾驶的一个或多个特征的三维表示。例如，代替于通过分割车道线的图像来从图像数据标识二维的车道线，使用元素的时间序列和对应于时间序列的里程数据来生成三维表示。三维表示包括海拔的变化，其大大改进了车道线检测以及对应车道和所标识的可驾驶路径的检测的准确性。在一些实施例中，使用一个或多个样条或另一参数化形式的表示来表示车道线。使用分段多项式来表示车道线大大减少了评估三维对象所要求的计算资源。该计算资源的减少对应于处理速度和效率的改进，而不会明显牺牲表示的准确性。在各种实施例中，车道线(尤其包括车道线的曲线)可以使用分段多项式、三维点的集合或另一适当表示而被表示。例如，分段多项式使用车道线的高度准确的部分来内插实际车道线，该车道线的高度准确的部分是从使用传感器数据随时间所捕获的一组元素被标识的。
在一些实施例中，传感器数据被接收。传感器数据可以包括图像(诸如视频和/或静止图像)、雷达、音频、光达、惯量、里程、位置和/或其他其他形式的传感器数据。传感器数据包括一组时间序列元素。例如，一组时间序列元素可以包括在时段内从车辆的相机传感器捕获的一组图像。在一些实施例中，训练数据集被确定，包括通过基于该组时间序列元素中的多个时间序列元素来确定针对该组时间序列元素中的至少所选的时间序列元素的对应地面真值。例如，通过检查该组时间序列元素中的每个元素的最相关部分，包括该组中的先前和/或后续时间序列元素，地面真值被确定。在一些场景中，仅先前和/或后续时间序列元素包括更早时间序列元素中不存在的数据，诸如最初在曲线周围消失且仅在时间序列的稍后元素中显露的车道线。所确定的地面真值可以是车辆车道线的三维表示、车辆的预测路径或另一类似预测。该组时间序列元素中的元素被选择且与地面真值相关联。所选元素和地面真值是训练数据集的部分。在一些实施例中，处理器用于使用训练数据集来训练机器学习模型。例如，训练数据集用于训练用于推断用于车辆的自驾驶或驾驶员辅助操作的特征的机器学习模型。使用所训练的机器学习模型，神经网络可以推断与自主驾驶相关联的特征，诸如车道、可驾驶空间、对象(例如行人、静止车辆、移动车辆等)、天气(下雨、冰雹、雾等)、交通控制对象(例如交通信号灯、交通标志、街道标志等)、交通模式等。
在一些实施例中，系统包括处理器和耦合到处理器的存储器。处理器被配置为基于由车辆的相机捕获的图像来接收图像数据。例如，固定到车辆的相机传感器捕获车辆的环境的图像。相机可以是前向相机、车柱相机或另一适当定位的相机。使用车辆上的处理器(诸如GPU或AI处理器)来处理从相机捕获的图像数据。在一些实施例中，图像数据被用作对经训练的机器学习模型的输入的基础，该机器学习模型被训练来预测车道的三维轨迹。例如，图像数据被用作对被训练来预测车道的神经网络的输入。机器学习模型推断所检测车道的三维轨迹。代替于将图像分割为二维图像的车道和非车道段，三维表示被推断。在一些实施例中，三维表示是样条线、参数曲线、或者能够描述三维空间中的曲线的另一表示。在一些实施例中，在自控控制车辆中提供车道的三维轨迹。例如，三维轨迹用于确定车道线和对应可驾驶空间。
图1为说明用于自主驾驶的深度学习系统的实施例的框图。深度学习系统包括不同组件，这些不同组件可一起用于车辆的自驾驶和/或驾驶员辅助操作、以及用于搜集和处理用于训练用于自主驾驶的机器学习模型的数据。在各种实施例中，深度学习系统被安装在车辆上。来自车辆的数据可以用于训练和改进该车辆或其他类似车辆的自主驾驶特征。
在所示示例中，深度学习系统100是包括传感器101、图像预处理器103、深度学习网络105、人工智能(AI)处理器107、车辆控制模块109和网络接口111的深度学习网络。在各种实施例中，不同组件以通信方式连接。例如，来自传感器101的传感器数据被馈送给图像预处理器103。图像预处理器103的经处理传感器数据被馈送给在AI处理器107上运行的深度学习网络105。在AI处理器107上运行的深度学习网络105的输出被馈送给车辆控制模块109。在各种实施例中，车辆控制模块109连接到并且控制车辆的操作，诸如车辆的速度、制动和/或转向等。在各种实施例中，传感器数据和/或机器学习结果可以经由网络接口111被发送给远程服务器。例如，传感器数据可以经由网络接口111被传输给远程服务器，以收集用于改进车辆的性能、舒适性和/或安全性的训练数据。在各种实施例中，网络接口111用于为拨打电话、发送和/或接收短消息、以及基于车辆的操作传输传感器数据、以及其他原因而与远程服务器通信。在一些实施例中，深度学习系统100可以在适当时包括附加或更少组件。例如，在一些实施例中，图像预处理器103为可选组件。作为另一示例，在一些实施例中，后处理组件(未示出)用于在将深度学习网络105的输出提供给车辆控制模块109之前对该输出执行后处理。
在一些实施例中，传感器101包括一个或多个传感器。在各种实施例中，传感器101可在车辆的不同位置处固定到车辆，和/或在一个或多个不同方向上被定向。例如，传感器101可以在前向、后向、侧向等方向上固定到车辆的前部、侧部、后部和/或顶部等。在一些实施例中，传感器101可以是图像传感器，诸如高动态范围相机。在一些实施例中，传感器101包括非可视传感器。在一些实施例中，传感器101包括雷达、音频、LiDAR、惯量、里程、位置和/或超声波传感器以及其他传感器。在一些实施例中，传感器101未安装到具有车辆控制模块109的车辆。例如，传感器101可以安装在相邻车辆上和/或固定到道路或环境，并且被包括为用于捕获传感器数据的深度学习系统的部分。在一些实施例中，传感器101包括捕获车辆正在其上行进的道路表面的一个或多个相机。例如，一个或多个前向和/或车柱相机捕获车辆正在其中行进的车道的车道记号。作为另一示例，相机捕获相邻车辆，包括试图插入车辆正在其中行进的车道的车辆。附加的传感器捕获里程、位置和/或车辆控制信息，包括与车辆轨迹相关的信息。传感器101可包括能够捕获另外的图像和/或视频的两个图像传感器。数据可在一个时段内被捕获，诸如时段内的所捕获数据的序列。例如，车道记号的图像可以与车辆里程数据一起在15秒的时段或另一适当时段内被捕获。在一些实施例中，传感器101包括用于确定车辆的位置和/或位置的变化的位置传感器，诸如全球定位系统(GPS)传感器。
在一些实施例中，图像预处理器103用于预处理传感器101的传感器数据。例如，图像预处理器103可以用于预处理传感器数据、将传感器数据拆分成一个或多个分量和/或后处理该一个或多个分量。在一些实施例中，图像预处理器103是图形处理单元(GPU)、中央处理单元(CPU)、图像信号处理器、或者专用图像处理器。在各种实施例中，图像预处理器103是用以处理高动态范围数据的色调映射器处理器。在一些实施例中，图像预处理器103被实现为人工智能(AI)处理器107的部分。例如，图像预处理器103可以是AI处理器107的组件。在一些实施例中，图像预处理器103可以用于归一化图像或用于变换图像。例如，利用鱼眼镜头所捕获的图像可以被扭曲，并且图像预处理器103可以用于变换图像以去除或者修改该扭曲。在一些实施例中，在预处理步骤期间噪声、失真和/或模糊被去除或者被减少。在各种实施例中，图像被调整或者被归一化以改进机器学习分析的结果。例如，图像的白平衡被调整以考虑不同光照操作条件，诸如日光、晴朗、多云、黄昏、日出、日落和夜晚条件以及其他。
在一些实施例中，深度学习网络105是用于以下的深度学习网络：确定车辆控制参数，包括分析驾驶环境以确定车道记号、车道、可驾驶空间、障碍物和/或潜在车辆路径等。例如，深度学习网络105可以是人工神经网络，诸如在输入(诸如传感器数据)上被训练的卷积神经网络(CNN)，并且其输出被提供给车辆控制模块109。作为一个示例，输出可以至少包括车道记号的三维表示。作为另一示例，输出可以至少包括可能并入车辆的车道中的潜在车辆。在一些实施例中，深度学习网络105接收至少传感器数据作为输入。附加输入可以包括描述车辆周围的环境的情景数据和/或车辆规格，诸如车辆的操作特性。情景数据可包括描述车辆周围的环境的情景标签，诸如下雨、路面湿滑、下雪、泥泞、高密度交通、高速路、市区、学校区域等。在一些实施例中，深度学习网络105的输出是车辆的车道的三维轨迹。在一些实施例中，深度学习网络105的输出是潜在车辆插入。例如，深度学习网络105标识可能在车辆之前进入车道的相邻车辆。
在一些实施例中，人工智能(AI)处理器107是用于运行深度学习网络105的硬件处理器。在一些实施例中，AI处理器107是用于使用卷积神经网络(CNN)对传感器数据执行推断的专用AI处理器。AI处理器107可以针对传感器数据的位深度而被优化。在一些实施例中，AI处理器107针对深度学习操作被优化，该操作诸如包括卷积、点积、向量和/或矩阵操作的神经网络操作，以及其他操作。在一些实施例中，AI处理器107是使用图形处理单元(GPU)所实现的。在各种实施例中，AI处理器107耦合到存储器，该存储器被配置为向AI处理器提供指令，该指令在被执行时使AI处理器对所接收输入传感器数据执行深度学习分析并且确定用于自主驾驶的机器学习结果。在一些实施例中，AI处理器107用于处理传感器数据以准备使数据作为训练数据可使用。
在一些实施例中，车辆控制模块109被利用来处理人工智能(AI)处理器107的输出并且将输出转换成车辆控制操作。在一些实施例中，车辆控制模块109被利用来控制用于自主驾驶的车辆。在各种实施例中，车辆控制模块109可以调整车辆的速度、加速度、转向、制动等。例如，在一些实施例中，车辆控制模块109用于控制车辆以维持车辆在车道内的定位、将车辆并入另一车道、或者调整车辆的速度和车道定位以考虑合并车辆等。
在一些实施例中，车辆控制模块109用于控制车辆照明，诸如致动灯、转弯灯、头灯等。在一些实施例中，车辆控制模块109用于控制车辆音频条件，诸如车辆的声音系统、播放音频警告、启用麦克风、启用喇叭等。在一些实施例中，车辆控制模块109用于控制包括警示系统的通知系统以向驾驶员和/或乘客告知诸如潜在碰撞等驾驶事件或即将到达所意图的目的地。在一些实施例中，车辆控制模块109用于调整传感器，诸如车辆的传感器101。例如，车辆控制模块109可以用于改变一个或多个传感器的参数，诸如修改定向、改变输出分辨率和/或格式类型、提高或降低捕获速率、调整所捕获的动态范围、调整相机的焦点、启用和/或禁用传感器等。在一些实施例中，车辆控制模块109可以用于改变图像预处理器103的参数，诸如修改滤波器的频率范围、调整特征和/或边缘检测参数、调整信道和位深度等。在各种实施例中，车辆控制模块109用于实现车辆的自驾驶和/或驾驶员辅助控制。在一些实施例中，车辆控制模块109是使用与存储器耦合的处理器所实现的。在一些实施例中，车辆控制模块109是使用专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑设备(PLD)或其他适当的处理硬件所实现的。
在一些实施例中，网络接口111为用于发送和/或接收数据(包括声音数据)的通信接口。在各种实施例中，网络接口111包括用于与远程服务器进行接口的蜂窝接口或无线接口，以：连接和进行语音通话，发送和/或接收短消息，传输传感器数据，接收对包括已更新的机器学习模型的深度学习网络的更新，检索包括天气条件和天气预报的环境条件、交通条件，等等。例如，网络接口111可以用于接收针对传感器101、图像预处理器103、深度学习网络105、AI处理器107和/或车辆控制模块109的指令和/或操作参数的更新。深度学习网络105的机器学习模型可以使用网络接口111来被更新。作为另一示例，网络接口111可以用于更新传感器101的固件和/或图像预处理器103的操作参数，诸如图像处理参数。作为又另一示例，网络接口111可以用于向远程服务器传输潜在训练数据，以供训练机器学习模型。
图2为说明用于训练和应用用于自主驾驶的机器学习模型的过程的实施例的流程图。例如，并处理包括传感器和里程数据的输入数据被接收并且被处理，以创建用于训练机器学习模型的训练数据。在一些实施例中，传感器数据对应于经由自主驾驶系统被捕获的图像数据。在一些实施例中，传感器数据对应于基于特定使用情况(诸如用户手动脱离自主驾驶)而被捕获的传感器数据。在一些实施例中，过程用于创建并且部署用于图1的深度学习系统100的机器学习模型。
在201处，训练数据被准备。在一些实施例中，包括图像数据和里程数据的传感器数据被接收以创建训练数据集。传感器数据可包括来自一个或多个相机的静止图像和/或视频。诸如雷达、光达、超声等附加传感器可以用于提供相关传感器数据。在各种实施例中，传感器数据与对应里程数据配对，以帮助标识传感器数据的特征。例如，位置和位置数据的变化可以用于标识传感器数据中的相关特征(诸如车道线、交通控制信号、对象等)的位置。在一些实施例中，传感器数据是元素的时间序列并且用于确定地面真值。该组的地面真值然后与时间序列的子集(诸如图像数据的第一帧)相关联。时间序列的所选元素和地面真值用于准备训练数据。在一些实施例中，训练数据被准备，以训练机器学习模型仅标识来自传感器数据的特征，诸如车道线、车辆路径、交通模式等。所准备的训练数据可包括用于训练、验证和测试的数据。在各种实施例中，传感器数据可以是不同格式的。例如，传感器数据可以是静止图像、视频、音频等。里程数据可包括车辆操作参数，诸如所应用的加速度、所应用的制动、所应用的转向、车辆位置、车辆定向、车辆位置的变化、车辆定向的变化等。在各种实施例中，训练数据被编策和被标注以用于创建训练数据集。在一些实施例中，训练数据的准备的部分可由人类编策者执行。在各种实施例中，训练数据的部分从自车辆被捕获的数据自动地被生成，从而大大减少构建稳健训练数据集所要求的工作量和时间。在一些实施例中，数据的格式与在所部署的深度学习应用上被使用的机器学习模型兼容。在各种实施例中，训练数据包括用于测试所训练模型的准确性的验证数据。
在203处，机器学习模型被训练。例如，使用在201处准备的数据来训练机器学习模型。在一些实施例中，模型是神经网络，诸如卷积神经网络(CNN)。在各种实施例中，模型包括多个中间层。在一些实施例中，神经网络可包括多个层，包括多个卷积和池化层。在一些实施例中，使用从所接收的传感器数据被创建的验证数据集来验证训练模型。在一些实施例中，机器学习模型被训练以从单个输入图像来预测特征的三维表示。例如，可以从自相机被捕获的图像来推断车道线的三维表示。作为另一示例，从自相机被捕获的图像来预测包括相邻车辆是否将试图合并的相邻车辆的预测路径。
在205处，所训练的机器学习模型被部署。例如，所训练的机器学习模型被安装在车辆上作为针对深度学习网络(诸如图1的深度学习网络105)的更新。在一些实施例中，空中传输更新用于安装新训练的机器学习模型。在一些实施例中，更新是使用诸如WiFi等无线网络或蜂窝网络被传输的固件更新。在一些实施例中，可以在保养车辆时安装新的机器学习模型。
在207处，传感器数据被接收。例如，传感器数据从车辆的一个或多个传感器被捕获。在一些实施例中，传感器是图1的传感器101。传感器可以包括图像传感器，诸如安装在挡风玻璃后的鱼眼相机、安装在车柱中的前向或侧向相机、后向相机等。在各种实施例中，传感器数据是、或者被转换成在203处所训练的机器学习模型作为输入而利用的格式。例如，传感器数据可以是原始或经处理的图像数据。在一些实施例中，数据是从超声传感器、雷达、LiDAR传感器、麦克风或其他适当技术被捕获的数据。在一些实施例中，在预处理步骤期间使用图像预处理器(诸如图1的图像预处理器103)来预处理传感器数据。例如，图像可以被归一化以去除失真、噪声等。
在209处，所训练的机器学习模型被应用。例如，在203处所训练的机器学习模型被应用于在207处所接收的传感器数据。在一些实施例中，由AI处理器(诸如图1的AI处理器107)使用深度学习网络(诸如图1的深度学习网络105)来执行模型的应用。在各种实施例中，通过应用所训练的机器学习模型，特征(诸如车道线)的三维表示被标识和/或被预测。例如，表示车辆正在其中行进的车道的车道线的两个样条线被推断。作为另一示例，相邻车辆的预测路径被推断，包括相邻车辆是否可能插入当前车道。在各种实施例中，通过应用机器学习模型，车辆、障碍物、车道、交通控制信号、地图特征、对象距离、速度限制、可驾驶空间等被标识。在一些实施例中，特征在三维空间中被标识。
在211处，自主车辆被控制。例如，通过控制车辆的各种方面，一个或多个自主驾驶特征被实现。示例可以包括控制车辆的转向、速度、加速度和/或制动，维持车辆在车道中的定位，维持车辆相对于其他车辆和/或障碍物的定位，向用户提供通知或警示等。基于在209处所执行的分析，车辆的转向和速度被控制以将车辆维持在两个车道线之间。例如，左车道线和右车道线被预测，并且对应车道和可驾驶空间。在各种实施例中，车辆控制模块(诸如图1的车辆控制模块109)控制车辆。
图3是说明用于使用元素的时间序列来创建训练数据的过程的实施例的流程图。例如，由传感器和里程数据构成的元素的时间序列从车辆被收集并且用于自动创建训练数据。在各种实施例中，图3的过程用于以对应地面真值来自动标记训练数据。对应于时间序列的结果与时间序列的元素相关联。结果和所选元素被打包为训练数据以预测未来结果。在各种实施例中，使用图1的深度学习系统来捕获传感器数据和相关数据。例如，在各种实施例中，传感器数据从图1的(多个)传感器101被捕获。在一些实施例中，图3的过程在图2的201处被执行。在一些实施例中，在现有预测不正确或者可以被改进时，图3的过程被执行以自动收集数据。例如，由自主车辆做出预测以确定车辆是否正插入自主车辆的路径中。在等待一段时间并且分析所捕获的传感器数据之后，可以做出预测是正确还是不正确的确定。在一些实施例中，可以改进预测的确定被做出。在预测不正确或可以被改进的情况下，图3的过程可以被应用于与预测相关的数据以创建用于改进机器学习模型的经编策的示例集合。
在301处，时间序列的元素被接收。在各种实施例中，元素是传感器数据，诸如在车辆处被捕获并且被传输给训练服务器的图像数据。传感器数据在一个时段内被捕获以创建元素的时间序列。在各种实施例中，元素是用以维持元素的次序的时间戳。由于元素在时间序列中进展，所以时间序列中进一步的事件用于帮助预测来自时间序列的更早元素的结果。例如，时间序列可以捕获邻近车道中指示合并、加速和使其自身定位于更接近附近车道线的车辆。使用整个时间序列，结果可以用于确定车辆并入共用车道。该结果可以用于预测车辆将基于时间序列的所选元素(诸如时间序列的早期图像中的一个图像)而被并入。作为另一示例，时间序列捕获车道线的曲线。时间序列捕获仅从时间序列的单个元素不明显的车道的各种凹陷、弯道、山脊等。在各种实施例中，元素是机器学习模型作为输入使用的格式的传感器数据。例如，传感器数据可以是原始或经处理的图像数据。在一些实施例中，数据是从超声传感器、雷达、LiDAR传感器或其他适当技术被捕获的数据。
在各种实施例中，通过将时间戳与时间序列的每个元素相关联来组织时间序列。例如，时间戳与时间序列中的至少第一元素相关联。时间戳可以用于校准时间序列元素与诸如里程数据等相关数据。在各种实施例中，时间序列的长度可以是诸如10秒、30秒等时间的固定长度或另一适当长度。时间的长度可以是可配置的。在各种实施例中，时间序列可以基于车辆的速度，诸如车辆的平均速度。例如，在较慢速度，可以增加针对时间序列的时间的长度，以在比如果在相同速度使用较短时间长度可能行进的距离更长的距离内捕获数据。在一些实施例中，时间序列中的元素的数目是可配置的。例如，元素的数目可以基于所行进的距离。例如，在固定时段内，较快移动的车辆比较慢移动的车辆包括更多的时间序列中的元素。附加元素增加所捕获环境的保真度，并且可以改进所预测的机器学习结果的准确性。在各种实施例中，通过调整每秒传感器捕获数据的帧和/或通过丢弃不需要的中间帧来调整元素的数目。
在303处，与时间序列的元素相关的数据被接收。在各种实施例中，相关数据以及在301处所接收的元素在训练服务器处被接收。在一些实施例中，相关数据是车辆的里程数据。使用位置、定向、位置的变化、定向的变化和/或其他相关车辆数据，时间序列的元素中所标识的特征的定位数据可以被标记。例如，可以通过检查车道线的元素的时间序列来以非常准确的定位标记车道线。通常，最接近车辆相机的车道线是准确的且与车辆的定位紧密相关。相比之下，最远离车辆的线的XYZ定位是难以确定的。车道线的远段部分可能被遮挡(例如，在弯道或山坡后)和/或难以准确地捕获(例如，由于距离或光照等)。与元素相关的数据用于标记以高准确度标识的时间序列中被标识的特征的部分。在各种实施例中，阈值用于确定是否将特征的被标识部分(诸如车道线的部分)与相关数据相关联。例如，以高确定度标识的车道线的部分(诸如车辆附近的部分)与相关数据相关联，而以低于阈值的确定度标识的车道线的部分(诸如远离车辆的部分)不与该元素的相关数据相关联。代替地，时间序列的具有更高确定度的另一元素(诸如后续元素)以及其相关数据被使用。在一些实施例中，相关数据是神经网络的输出，诸如图1的深度学习网络105的输出。在一些实施例中，相关数据是车辆控制模块(诸如图1的车辆控制模块109)的输出。相关数据可以包括车辆操作参数，诸如速度、速度的变化、加速度、加速度的变化、转向、转向的变化、制动、制动的变化等。在一些实施例中，相关数据是用于估计诸如障碍物等对象的距离的雷达数据。
在一些实施例中，与时间序列的元素相关的数据包括地图数据。例如，在303处，诸如道路和/或卫星水平地图数据等离线数据被接收。地图数据可以用于标识诸如道路、车道、十字路口、速度限制、学校区域等特征。例如，地图数据可以描述车道的路径。作为另一示例，地图数据可以描述与地图的不同道路相关联的速度限制。
在各种实施例中，通过将时间戳与相关数据相关联来组织与时间序列的元素相关的数据。来自时间序列元素和相关数据的对应时间戳可以用于同步两个数据集。在一些实施例中，数据在捕获时间被同步。例如，当时间序列的每个元素被捕获时，相关数据的对应集合被捕获并且与时间序列元素一起被保存。在各种实施例中，相关数据的时段是可配置的和/或与元素的时间序列的时段匹配。在一些实施例中，以与时间序列元素的速率相同的速率来采样相关数据。
在305处，地面真值针对时间序列被确定。在各种实施例中，时间序列被分析以确定与机器学习特征相关联的地面真值。例如，车道线从与该车道线的地面真值对应的时间序列被标识。作为另一示例，移动对象(诸如车辆、行人、骑行者、动物等)的路径的地面真值是针对所检测的移动对象而从时间序列被标识的路径。在一些实施例中，在移动车辆在时间序列内进入自主车辆的车道的情况下，移动车辆被标注为插入车辆。在一些实施例中，地面真值被表示为三维表示，诸如三维轨迹。例如，与车道线相关联的地面真值可以被表示为三维参数化样条线或曲线。作为另一示例，所检的测车辆的预测路径被确定并且被表示为三维轨迹。预测路径可以用于确定车辆是否并入已占用空间中。在各种实施例中，唯有通过检查元素的时间序列才能确定地面真值。例如，分析仅时间序列的子集可能留下车道线的部分被遮挡。通过展开跨元素的时间序列的分析，车道线的被遮挡部分被显露。此外，朝向时间序列的末端的被捕获数据更准确地捕获(例如具有更高保真度)进一步在远处的车道线的部分的细节。另外，由于相关数据是基于更接近(距离和时间两者)地被捕获的数据的，因此相关数据也更准确。在各种实施例中，同步定位和映射技术被应用于在元素的时间序列的不同元素中所标识的被检测对象(诸如车道线)的不同部分，以将对象的不同部分映射到包括海拔的精确三维位置。所映射的三维位置的集合表示对象的地面真值，诸如在时间序列内所捕获的车道线的段。在一些实施例中，定位和映射技术产生精确点的集合，例如与沿车道线的不同点对应的点的集合。该点的集合可以被转换为更有效率的格式，诸如样条或参数曲线。在一些实施例中，地面真值被确定以在三维空间中检测对象，诸如车道线、可驾驶空间、交通控制、车辆等。
在一些实施例中，地面真值被确定以预测语义标记。例如，所检测的车辆可以被标记为在左车道或右车道。在一些实施例中，所检测的车辆可被标记为在盲点，标记为应被让步的车辆，或者具有另一适当的语义标记。在一些实施例中，基于所确定的地面真值，车辆被分配到地图中的道路或车道。作为附加示例，所确定的地面真值可以用于标记交通信号灯、车道、可驾驶空间、或者辅助自主驾驶的其他特征。
在一些实施例中，相关数据是所检测对象的深度(或距离)数据。通过将距离数据与在元素的时间序列中所标识的对象相关联，机器学习模型可以被训练以通过使用相关距离数据作为所检测对象的地面真值来估计目标距离。在一些实施例中，距离是针对诸如以下所检测对象的：障碍物、屏障(barrier)、移动车辆、静止车辆、交通控制信号、行人等。
在307处，封装训练数据。例如，时间序列的元素被选择且与在305处确定的地面真值相关联。在各种实施例中，选定元素为时间序列中的早期元素。选定元素表示输入到机器学习模型的传感器数据，且地面真值表示预测结果。在各种实施例中，训练数据被封装且准备为训练数据。在一些实施例中，训练数据被封装为训练、验证和测试数据。基于所确定的地面真值和选定的时间序列的元素，可封装训练数据以训练机器学习模型来标识车道线、车辆的预测路径、速度限制、车辆插入、对象距离和/或可驾驶空间以及用于自主驾驶的其他有用特征。封装的训练数据现可用于训练机器学习模型。
图4为说明用于训练和应用用于自主驾驶的机器学习模型的过程的实施例的流程图。在一些实施例中，使用图4的过程来收集和保留用于训练用于自主驾驶的机器学习模型的传感器和里程数据。在一些实施例中，在启用自主驾驶的车辆上实现是否启用自主驾驶控制的图4的过程。例如，可在脱离自主驾驶之后即刻收集传感器和里程数据，同时由人类驾驶员驾驶车辆，和/或同时车辆处于自主驾驶。在一些实施例中，使用图1的深度学习系统来实现通过图4描述的技术。在一些实施例中，图4的过程的部分在图2的207、209和/或211处被执行为应用用于自主驾驶的机器学习模型的过程的部分。
在401处，接收传感器数据。例如，装配有传感器的车辆捕获传感器数据并向在车辆上运行的神经网络提供传感器数据。在一些实施例中，传感器数据可以是视觉数据、超声波数据、LiDAR数据或其他适当的传感器数据。例如，从高动态范围前向相机捕获图像。作为另一示例，从侧向超声波传感器捕获超声波数据。在一些实施例中，车辆固定有用于捕获数据的多个传感器。例如，在一些实施例中，八个周围相机被固定到车辆并且提供具有长达250米范围的车辆周围的360度的可见度。在一些实施例中，相机传感器包括宽前向相机、窄前向相机、后视相机、前视侧面相机和/或后视侧面相机。在一些实施例中，超声和/或雷达传感器用于捕获周围细节。例如，十二个超声传感器可以被固定到车辆以检测硬对象和软对象两者。在一些实施例中，前向雷达被利用来捕获周围环境的数据。在各种实施例中，即使有大雨、雾、沙尘和其他车辆，雷达传感器仍能够捕获周围情况。各种传感器用于捕获车辆周围的环境，并且所捕获的数据被提供用于深度学习分析。
在一些实施例中，传感器数据包括里程数据，里程数据包括车辆的位置、定向、位置的变化和/或定向的变化等。例如，位置数据被捕获并且与在相同时间帧期间所捕获的其他传感器数据相关联。作为一个示例，在捕获图像数据时所捕获的位置数据用于将位置信息与图像数据相关联。
在403处，传感器数据被预处理。在一些实施例中，可以对传感器数据执行一个或多个预处理遍次(pass)。例如，数据可以被预处理以去除噪声、校正对准问题和/或模糊等。在一些实施例中，对数据执行一个或多个不同过滤遍次。例如，可以对数据执行高通滤波并且可对数据执行低通滤波以分离出传感器数据的不同分量。在各种实施例中，在403所执行的预处理步骤是可选的，和/或可以并入神经网络中。
在405处，传感器数据的深度学习分析被发起。在一些实施例中，对在403处可选地被预处理的传感器数据执行深度学习分析。在各种实施例中，使用神经网络(诸如卷积神经网络(CNN))来执行深度学习分析。在各种实施例中，机器学习模型是使用图2的过程而被离线训练并且被部署到车辆上以用于执行对传感器数据的推断。例如，模型可以被训练以适当地标识道路车道线、障碍物、行人、移动车辆、停置车辆、可驾驶空间等。在一些实施例中，车道线的多个轨迹被标识。例如，车道线的数个潜在轨迹被检测到，且每个轨迹具有对应的发生概率。在一些实施例中，预测的车道线是具有最高发生概率和/或最高相关联置信度值的车道线。在一些实施例中，来自深度学习分析的预测车道线要求超过最小置信度阈值。在各种实施例中，神经网络包括多个层，该多个层包括一个或多个中间层。在各种实施例中，传感器数据和/或深度学习分析的结果被保留并且在411被处传输以用于自动生成训练数据。
在各种实施例中，深度学习分析用于预测附加特征。预测特征可以用于辅助自主驾驶。例如，所检测的车辆可以被分配到车道或道路。作为另一示例，可以确定所检测的车辆在盲点，是应被让步的车辆，是在左侧邻近车道的车辆，是在右侧邻近车道的车辆，或者具有另一适当属性。类似地，深度学习分析可以标识交通信号灯、可驾驶空间、行人、障碍物或用于驾驶的其他适当的特征。
在407处，深度学习分析的结果被提供给车辆控制。例如，结果被提供给车辆控制模块以控制用于自主驾驶的车辆和/或实现自主驾驶功能性。在一些实施例中，在405处的深度学习分析的结果被传递通过使用一个或多个不同机器学习模型的一个或多个附加深度学习遍次。例如，车道线的预测路径可以用于确定车道，并且所确定的车道用于确定可驾驶空间。可驾驶空间然后用于确定车辆的路径。类似地，在一些实施例中，预测的车辆插入被检测到。车辆的确定路径考虑预测插入以避免潜在碰撞。在一些实施例中，深度学习的各种输出用于构造用于自主驾驶的车辆环境的三维表示，该车辆环境包括车辆的预测路径、所标识的障碍物、包括速度限制的标识的交通控制信号等。在一些实施例中，车辆控制模利用所确定的结果来沿所确定的路径控制车辆。在一些实施例中，车辆控制模块是图1的车辆控制模块109。
在409处，车辆被控制。在一些实施例中，使用车辆控制模块(诸如图1的车辆控制模块109)来控制激活自主驾驶的车辆。车辆控制可以调节车辆的速度和/或转向，例如以在考虑其周围环境的情况下将车道中的车辆维持在适当的速度。在一些实施例中，结果用于在预期相邻车辆将并入同一车道时调整车辆。在各种实施例中，使用深度学习分析的结果，车辆控制模块确定操作车辆的适当方式，例如以适当速度沿着所确定的路径。在各种实施例中，车辆控制(诸如速度的变化、制动的应用、转向的调整等)的结果被保留并且用于自动生成训练数据。在各种实施例中，车辆控制参数被保留并且在411处被传输以用于自动生成训练数据。
在411处，传感器数据和相关数据被传输。例如，在401处所接收的传感器数据连同在405处的深度学习分析的结果和/或在409处所使用的车辆控制参数被传输给计算机服务器，以用于自动生成训练数据。在一些实施例中，数据是数据的时间序列，并且各种被搜集的数据通过计算机服务器关联在一起。例如，里程数据与所捕获的图像数据相关联以生成地面真值。在各种实施例中，例如经由WiFi或蜂窝连接，所收集的数据从车辆被无线传输给训练数据中心。在一些实施例中，元数据连同传感器数据一起被传输。例如，元数据可以包括当日时间、时间戳、位置、车辆的类型、车辆控制和/或操作参数，诸如速度、加速度、制动、是否启用自主驾驶、转向角、里程数据等。附加元数据包括自最末先前传感器数据被传输以来的时间、车辆类型、天气条件、道路条件等。在一些实施例中，例如通过去除车辆的唯一标识符，所传输的数据被匿名。作为另一示例，来自类似车辆模型的数据被合并以防止个体用户及其车辆的使用被标识。
在一些实施例中，仅响应于触发而传输数据。例如，在一些实施例中，不正确的预测触发传感器数据和相关数据的传输，以自动收集数据来创建用于改进深度学习网络的预测的经编策的示例集合。例如，通过将预测与观测到的实际结果相比较，在405处所执行的与车辆是否试图并入相关的预测被确定为不正确的。包括传感器数据和相关数据的与不正确预测相关联的数据然后被传输并且用于自动生成训练数据。在一些实施例中，触发可用于标识特定场景，诸如急转弯、道路岔口、车道合并、急停、或者附加训练数据有用并且可能难以搜集的另一适当的场景。例如，触发可基于自主驾驶特征的突然解激活或脱离。作为另一示例，车辆操作性质(诸如速度的变化或加速度的变化)可以形成触发的基础。在一些实施例中，具有小于某个阈值的准确性的预测触发传输传感器数据和相关数据。例如，在某些场景中，预测可以不具有布尔正确或不正确结果，并且替代地通过确定预测的准确性值而被评估。
在各种实施例中，传感器和相关数据在时段内被捕获，并且数据的整个时间序列一起被传输。时段可以被配置和/或基于一个或多个因素，诸如车辆的速度、行进的距离、速度的变化等。在一些实施例中，所捕获的传感器数据和/或相关数据的采样速率是可配置的。例如，在较高速度、在突然制动期间、在突然加速期间、在急转向或者需要附加保真度的另一适当场景期间，采样速率增大。
图5是说明从车辆传感器被捕获的图像的示例的图解。在所示的示例中，图5的图像包括从正在两个车道线之间的车道行进的车辆所捕获的图像数据500。用于捕获图像数据500的车辆和传感器的位置由标记A表示。图像数据500是传感器数据并且可以从相机传感器(诸如驾驶时的车辆的前向相机)被捕获。图像数据500捕获车道线501和511的部分。随着车道线501和511接近地平线，车道线501和511向右弯曲。在所示的示例中，车道线501和511是可见的但是变得越来越难以检测，因为它们从相机传感器的位置弯曲离开远去。在车道线501和511的顶部绘制的白线接近在没有任何附加输入的情况下来自图像数据500的车道线501和511的可检测部分。在一些实施例中，车道线501和511的所检测部分可以通过分割图像数据500来被检测。
在一些实施例中，标记A、B和C对应于道路上的不同位置并且对应于时间序列的不同时间。标记A对应于捕获图像数据500时车辆的时间和位置。标记B对应于道路上标记A的位置之前的道路上的位置并且在标记A的时间之后的时间。类似地，标记C对应于标记B的位置之前的道路上的位置并且在标记B的时间之后的时间。随着车辆行进，其通过标记A、B和C的位置(从标记A到标记C)并且在行进的同时捕获传感器数据和相关数据的时间序列。时间序列包括在标记A、B和C的位置(和时间)捕获的元素。标记A对应于时间序列的第一元素，标记B对应于时间序列的中间元素，并且标记C对应于时间序列的中间(或潜在地最末)元素。在每个标记处，附加数据在标记位置处被捕获，诸如车辆的里程数据。取决于时间序列的长度，附加数据或更少数据被捕获。在一些实施例中，时间戳与时间序列的每个元素相关联。
在一些实施例中，车道线501和511的地面真值(未示出)被确定。例如，使用本文中公开的过程，通过从元素的时间序列的不同元素标识车道线501和511的不同部分来标识车道线501和511的位置。在所示的示例中，部分503和部分513使用在标记A的位置和时间获取的图像数据500和相关数据(诸如里程数据)而被标识。部分505和部分515使用在标记B的位置和时间获取的图像数据(未示出)和相关数据(诸如里程数据)而被标识。部分507和部分517使用在标记C的位置和时间获取的图像数据(未示出)和相关数据(诸如里程数据)而被标识。通过分析元素的时间序列，车道线501和511的不同部分的位置被标识，并且地面真值可以通过组合不同的被标识部分而被确定。在一些实施例中，部分被标识为沿车道线的每个部分的点。在所示的示例中，仅突出显示每个车道线的三个部分(车道线501的部分503、505和507以及车道线511的部分513、515和517)以解释过程，但是附加部分可以在时间序列内被捕获，以在更高分辨率和/或以更高准确性来确定车道线的位置。
在各种实施例中，以高准确度确定图像数据中与传感器的位置最接近的捕获车道线501和511的部分的位置。例如，以高准确度使用标记A的图像数据500和相关数据(诸如里程数据)来标识部分503和513的位置。以高准确度使用标记B的图像和相关数据来标识部分505和部分515的位置。以高准确度使用标记C的图像和相关数据来标识部分507和517的位置。通过利用元素的时间序列，由时间序列捕获的车道线501和511的各种部分的位置可以在三维中以高准确性被标识，并且用作车道线501和511的地面真值的基础。在各种实施例中，所确定的地面真值与时间序列的所选元素(诸如图像数据500)相关联。地面真值和所选元素可以用于创建用于预测车道线的训练数据。在一些实施例中，训练数据自动地并且在没有人类标记的情况下被创建。训练数据可以用于训练机器学习模型以从所捕获的图像数据(诸如图像数据500)来预测车道线的三维轨迹。
图6是说明从具有车道线的预测三维轨迹的从车辆传感器捕获的图像的示例的图解。在所示的示例中，图6的图像包括从正在两个车道线之间的车道行进的车辆所捕获的图像数据600。用于捕获图像数据600的车辆和传感器的位置由标记A表示。在一些实施例中，标记A对应于与图5的标记A的位置相同的位置。图像数据600是传感器数据并且可以从相机传感器(诸如驾驶时的车辆的前向相机)被捕获。图像数据600捕获车道线601和611的部分。随着车道线601和611接近地平线，车道线601和611向右弯曲。在所示的示例中，车道线601和611是可见的但是变得越来越难检测，这是因为该车道线从相机传感器的位置弯曲离开并且远去。在车道线601和611的顶部绘制的红线是车道线601和611的预测三维轨迹。使用本文中公开的过程，使用图像数据600作为对已训练机器学习模型的输入来预测三维轨迹。在一些实施例中，预测三维轨迹被表示为三维参数化样条或表示的另一参数化形式。
在所示的示例中，车道线601和611的部分621是车道线601和611的远处的部分。车道线601和611的部分621的三维位置(即经度、纬度和海拔高度)以高准确度使用本文中所公开的过程被确定并且被包括在车道线601和611的预测三维轨迹中。使用已训练的机器学习模型，可以使用图像数据600并且在不要求车道线601和611的部分621的位置处的位置数据的情况下来预测车道线601和611的三维轨迹。在所示的示例中，图像数据600在标记A的位置和时间被捕获。
在一些实施例中，图6的标记A对应于图5的标记A，并且车道线601和611的预测三维轨迹仅使用图像数据600作为对已训练机器学习模型的输入而被确定。通过使用地面真值来训练机器学习模型，车道线601和611的三维轨迹以高准确度被预测，甚至是车道线的远处的部分(诸如部分621)，该地面真值是使用时间序列的图像和相关数据而被确定的，该时间序列包括在图5的标记A、B和C的位置处所获取的元素。尽管图像数据600和图5的图像数据500是相关的，但是轨迹的预测不要求图像数据600被包括在训练数据中。通过对足够的训练数据进行训练，甚至可以针对新遇到的场景预测车道线。在各种实施例中，车道线601和611的预测三维轨迹用于维持所检测车道线内的车辆的定位和/或沿预测车道线的所检测车道自主地导航车辆。通过预测三维的车道线，大大改进了导航的性能、安全性和准确性。
尽管已出于清楚理解的目的详细描述了前述实施例，但是本发明不限于所提供的细节。存在实现本发明的许多备选方式。所公开的实施例为说明性的而非限制性的。

Claims (20)

1.一种方法，包括：
接收包括一组时间序列元素的传感器数据；
确定训练数据集，包括通过基于所述一组时间序列元素中的多个时间序列元素来针对所述一组时间序列元素中的至少所选时间序列元素确定对应地面真值；以及
使用处理器以使用所述训练数据集来训练机器学习模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述对应地面真值与车道线相关联。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括从所述一组时间序列元素中的不同元素标识所述车道线的不同部分。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述多个时间序列元素被用于在所述所选时间序列元素中标识车道线的位置。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述一组时间序列元素中的每个元素包括与对应时间戳相关联的图像。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中所述对应地面真值是使用与所述多个时间序列元素相关联的里程数据而被确定的。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述里程数据包括车辆定位数据和车辆定向数据。
8.根据权利要求6所述的方法，其中所述里程数据标识车辆定位的第一变化和车辆定向的第二变化。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中所述对应地面真值包括三维轨迹。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述三维轨迹被表示为参数曲线。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中所述对应地面真值与不同于第一车辆的第二车辆的预测路径相关联，所述第一车辆包括捕获所述传感器数据的传感器。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述第二车辆被标识为进入所述第一车辆的车道。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其中所述对应地面真值与对象的距离相关联。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述对象是障碍物、移动车辆、静止车辆或者屏障。
15.根据权利要求13所述的方法，其中所述对象的距离是基于与所述多个时间序列元素相关联的雷达数据而被确定的。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其中所述传感器数据在被配置的时段内被收集。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其中所述一组时间序列元素中所包括的所述元素的数目基于所行进的距离。
18.根据权利要求1至17中任一项所述的方法，其中所述一组时间序列元素中所包括的所述元素的数目基于平均车辆速度。
19.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被体现在非瞬态计算机可读存储介质中，并且包括用于进行以下操作的计算机指令：
接收包括一组时间序列元素的传感器数据；
确定训练数据集，包括通过基于所述一组时间序列元素中的多个时间序列元素来针对所述一组时间序列元素中的至少所选时间序列元素确定对应地面真值；以及
使用处理器以使用所述训练数据集来训练机器学习模型。
20.一种系统，包括：
处理器；以及
存储器，与所述处理器耦合，其中所述存储器被配置为向所述处理器提供指令，所述指令在被执行时使所述处理器：
接收包括一组时间序列元素的传感器数据；
确定训练数据集，包括通过基于所述一组时间序列元素中的多个时间序列元素来针对所述一组时间序列元素中的至少所选时间序列元素确定对应地面真值；以及
使用所述训练数据集来训练机器学习模型。
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