DE102018130163A1

DE102018130163A1 - Schnelle lidar-datenklassifikation

Info

Publication number: DE102018130163A1
Application number: DE102018130163.4A
Authority: DE
Inventors: Rony Ferzli
Original assignee: Intel Corp
Current assignee: Intel Corp
Priority date: 2017-12-28
Filing date: 2018-11-28
Publication date: 2019-07-04
Also published as: CN109977985A; US20190049561A1

Abstract

Eine Steuerung umfasst eine Kommunikationsschnittstelle zum Empfangen einer Lidar-Datenmenge, umfassend mehrere Intensitätsmessungs-Datenpunkte und Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Umsetzen eines iterativen Prozesses zum Bestimmen eines zweiten zentralen Moments und eines vierten zentralen Moments von zumindest einem Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten, Bestimmen einer Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten unter Verwendung des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments, Identifizieren eines Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, und Entfernen, aus dem zumindest einen Teil der Datenmenge, des Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, bis die Wölbung gegen einen vorbestimmten Wert konvergiert.

Description

STAND DER TECHNIK
Der hier beschriebene Gegenstand bezieht sich im Allgemeinen auf das Gebiet elektronischer Vorrichtungen und insbesondere auf Systeme und Verfahren für schnelle Lidar-Datenklassifikation (Light detection and ranging).
Lidar ist ein Detektionssystem, das einen Laser zum Messen von Abständen von Objekten von einem Sensor verwendet, dabei hochgradig genaue Messungen produzierend. Die Ausgabe eines Lidar-Systems ist eine hochauflösende dreidimensionale (3D) Abbildung einer geografischen Region. Lidar kann in einer breiten Vielfalt von Anwendungen in unterschiedlichen technologischen Bereichen eingesetzt werden. In jüngster Zeit wurde Lidar bei autonomen Fahrzeugen auf dem Gebiet der hochauflösenden (HD) Abbildung einer ein Fahrzeug umgebenden geografischen Region eingesetzt.
Lidar produziert massive Punktwolkendatenmengen, die verwaltet, visualisiert, analysiert (z. B. für Objektdetektion) werden können. Da Lidar-Algorithmen Datenmengen erzeugen, die eine sehr große Anzahl (z. B. Millionen) von zu analysierenden Datenpunkten umfassen, kann es eine Herausforderung sein, Datensortieralgorithmen zu entwickeln, die hinreichend schnell sind und sich in eine Hardwareumsetzung abbilden lassen.
Entsprechend können Systeme und Verfahren zum Umsetzen von schneller Lidar-Datenklassifikation Verwendung z. B. bei HD-Abbildung für autonome Fahrzeuge finden.
Figurenliste
Die ausführliche Beschreibung ist unter Bezugnahme auf die begleitenden Figuren beschrieben.

1 ist eine schematische Darstellung einer Umgebung zum Umsetzen von schneller Lidar-Datenklassifikation für autonome Fahrzeuge, in Übereinstimmung mit einigen Beispielen.
2 ist eine schematische Darstellung einer beispielhaften Architektur auf hoher Ebene zum Umsetzen von schneller Lidar-Datenklassifikation für autonome Fahrzeuge, in Übereinstimmung mit einigen Beispielen.
3 ist ein Flussdiagramm, Operationen in einem Verfahren zum Umsetzen von schneller Lidar-Datenklassifikation für autonome Fahrzeuge darstellend, in Übereinstimmung mit einigen Beispielen.
4 ist ein Diagramm, Elemente in einer Architektur zum Umsetzen von schneller Lidar-Datenklassifikation für autonome Fahrzeuge darstellend, in Übereinstimmung mit einigen Beispielen.
5 ist eine grafische Darstellung einer segmentierten Punktwolke für schnelle Lidar-Datenklassifikation für autonome Fahrzeuge, in Übereinstimmung mit einigen Beispielen.
6-10 sind schematische Darstellungen von elektronischen Vorrichtungen, die für Verwendung bei schneller Lidar-Datenklassifikation für autonome Fahrzeuge verwendet werden können, in Übereinstimmung mit einigen Beispielen.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Hier beschrieben werden Beispiele für schnelle Lidar-Datenklassifikation, die, in einigen Fällen, für autonome Fahrzeuge verwendet werden können. In der folgenden Beschreibung werden zahlreiche spezifische Einzelheiten dargelegt, um ein umfassendes Verständnis der verschiedenen Beispiele bereitzustellen. Jedoch versteht es sich für einen Fachmann, dass die verschiedenen Beispiele ohne die spezifischen Einzelheiten umgesetzt werden können. In anderen Fällen sind bekannte Verfahren, Prozeduren, Komponenten und Schaltungen nicht ausführlich veranschaulicht oder beschrieben worden, um die bestimmten Beispiele nicht undeutlich zu machen.
Hier beschrieben werden Techniken zum Verarbeiten, und insbesondere zum Klassifizieren, von Lidar-Daten. In einigen Beispielen wird eine Lidar-Datenmenge (oder Teilmenge) unter Verwendung einer bestimmten Anpassung der Wölbung der Intensitätswerte der Datenmenge analysiert. Eine Steuerung setzt einen iterativen Prozess des Bestimmens der Wölbung der Datenmenge und dann Entfernens, aus der Datenmenge, des Datenpunktes um, der den maximalen Intensitätswert hat, bis die Wölbung der Datenmenge gegen einen Wert von 3 konvergiert. Die verbleibenden Datenpunkte in der Datenmenge können dann als eine Ebene klassifiziert werden, z. B. als eine Grundebene oder eine andere Flächenebene. Der Prozess kann über unterschiedliche durch eine Datenmenge dargestellte Positionen wiederholt werden, um zu helfen, Merkmale des durch die Datenmenge dargestellten Bildes zu klassifizieren. Auch hier beschrieben werden spezifische Umsetzungen von Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Durchführen von Berechnungen, die nötig sind, um die Wölbung der Datenmenge in einer Weise zu berechnen, die offen für eine Umsetzung in digitaler Logik ist.
In einem Aspekt umfasst eine Steuerung eine Kommunikationsschnittstelle zum Empfangen einer Lidar-Datenmenge, umfassend mehrere Intensitätsmessungs-Datenpunkte und Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Umsetzen eines iterativen Prozesses zum Bestimmen eines zweiten zentralen Moments und eines vierten zentralen Moments von zumindest einem Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten, Bestimmen einer Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten unter Verwendung des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments, Identifizieren eines Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, und Entfernen, aus dem zumindest einen Teil der Datenmenge, des Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, bis die Wölbung gegen einen vorbestimmten Wert konvergiert.
In einem anderen Aspekt umfasst ein autonomes Fahrzeug ein Lidar-System zum Erzeugen einer Lidar-Datenmenge, umfassend mehrere Intensitätsmessungs-Datenpunkte; und eine Steuerung, umfassend eine Kommunikationsschnittstelle zum Empfangen einer Lidar-Datenmenge; und Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Umsetzen eines iterativen Prozesses zum Bestimmen eines zweiten zentralen Moments und eines vierten zentralen Moments von zumindest einem Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten, Bestimmen einer Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten unter Verwendung des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments, Identifizieren eines Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, und Entfernen, aus dem zumindest einen Teil der Datenmenge, des Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, bis die Wölbung gegen einen vorbestimmten Wert konvergiert.
Der hier beschriebene Gegenstand kann vorteilhaft mit autonomen Fahrzeugen verwendet werden. Wie hier verwendet, sollte der Begriff Fahrzeug breit aufgefasst werden und Pkw, Lkw, Schiffe, Flugzeuge, Raumfahrzeuge, Züge, Busse oder eine beliebige Form von Transportmittel umfassen. Weitere strukturelle und betriebliche Einzelheiten werden nachfolgend Bezug nehmend auf 1-10 beschrieben.
1 ist eine schematische Darstellung einer Umgebung für schnelle Lidar-Datenklassifikation für autonome Fahrzeuge, in Übereinstimmung mit einigen Beispielen. Bezug nehmend auf 1 umfasst die Umgebung 100 in einigen Beispielen ein oder mehrere cloudbasierte Fahrzeugmanagementsysteme 110, die kommunikativ mit einem Kommunikationsnetzwerk 120 gekoppelt sind, das in der Lage ist, Informationen von dem bzw. den Fahrzeugmanagementsystem(en) 110 an ein oder mehrere autonome Fahrzeuge, wie etwa einen Hubschrauber 130, ein Flugzeug 132 oder ein Kraftfahrzeug 134 zu senden.
In einigen Beispielen können das bzw. die Fahrzeugmanagementsysteme 110 eine oder mehrere prozessorbasierte Vorrichtungen umfassen, z. B. Server, umfassend computerlesbaren Speicher, der Softwareaktualisierungen für eine oder mehrere Vorrichtungen speichert, die kommunikativ mit dem einen oder den mehreren autonomen Fahrzeugen gekoppelt sind.
Netzwerk 120 kann als ein öffentliches Kommunikationsnetzwerk, wie etwa, z. B. das Internet, oder als ein privates Kommunikationsnetzwerk, wie etwa ein Mobilfunknetzwerk, oder Kombinationen daraus ausgeführt sein. In einem oder mehreren Beispielen kann Netzwerk 120 konform mit einem WiMAX-Standard (Worldwide Interoperability for Microwave Access) oder mit künftigen Generationen von WiMAX arbeiten, und kann in einem bestimmten Beispiel konform mit einem auf IEEE 802.16 (Institute for Electrical and Electronics Engineers) basierenden Standard (beispielsweise IEEE 802.16e) oder einem auf IEEE 802.11 basierenden Standard (beispielsweise Standard IEEE 802.11 a/b/g/n), und so weiter, sein. In einem oder mehreren alternativen Beispielen kann Netzwerk 900 konform mit einem 3GPP LTE-Standard (3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution), einem 3GPP2 AlE-Standard (3GPP2 Air Interface Evolution) und/oder einem 3GPP LTE-Advanced-Standard sein. Im Allgemeinen kann Netzwerk 900 einen beliebigen Typ von OFDMA-basiertem (Orthogonal-Frequency-Division-Multiple-Access) drahtlosem Netzwerk, beispielsweise einem WiMAX-konformen Netzwerk, einem mit Wi-Fi Alliance konformen Netzwerk, einem DSL-Typ-Netzwerk (Digital Subscriber Line), einem ADSL-Typ-Netzwerk (Asymmetrie Digital Subscriber Line) einem UWB-konformen (Ultra-Wideband) Netzwerk, einem drahtlosen USB-konformen (USB) Netzwerk, einem 4G-Typ-Netzwerk (4th Generation), und so weiter, umfassen, und der Schutzumfang des beanspruchten Gegenstands ist in dieser Hinsicht nicht so beschränkt.
2 ist eine schematische Darstellung einer beispielhaften Architektur auf hoher Ebene zum Umsetzen von schneller Lidar-Datenklassifikation für autonome Fahrzeuge, in Übereinstimmung mit einigen Beispielen. Bezug nehmend auf 2 kann das autonome Fahrzeugmanagementsystem 110 in einigen Beispielen einen oder mehrere Fahrzeugmanagementalgorithmen 212 umfassen, die Software und/oder Firmware zum Verwalten von Vorrichtungen an einem oder mehreren autonomen Fahrzeugen umfassen können. Fahrzeugmanagementsystem 110 kann ein oder mehrere neuronale Netzwerke 214 zum Verwalten von Vorrichtungen an einem oder mehreren autonomen Fahrzeugen umfassen. Fahrzeugmanagementsystem 110 kann ferner eine oder mehrere Datenbanken zum Verwalten von Daten im Zusammenhang mit Vorrichtungen an einem oder mehreren autonomen Fahrzeugen umfassen.
Das autonome Fahrzeugmanagementsystem 110 ist kommunikativ über Kommunikationsnetzwerk(e) 220 mit einer oder mehreren Steuerungen 230, auch manchmal als elektronische Steuereinheit (ECU, Electronic Control Unit) bezeichnet, gekoppelt. Netzwerk(e) 220 kann bzw. können als ein öffentliches Kommunikationsnetzwerk, wie etwa, z. B. das Internet, oder als ein privates Kommunikationsnetzwerk, wie etwa ein Mobilfunknetzwerk, oder Kombinationen daraus ausgeführt sein.
Steuerung 230 kann in ein autonomes Fahrzeug integriert oder kommunikativ mit diesem gekoppelt sein. Steuerung 230 kann als universeller Prozessor ausgeführt sein, wie etwa als Intel ® Core2 Duo® Prozessor, der von Intel Corporation aus Santa Clara, Kalifornien, USA, verfügbar ist. So, wie er hierin verwendet wird, bedeutet der Begriff „Prozessor“ eine beliebige Art von Rechenelement, wie zum Beispiel u. a. ein Mikroprozessor, ein Mikrocontroller, ein Mikroprozessor mit komplexer Befehlssatzberechnung (CISC, Complex Instruction Set Computing), ein Mikroprozessor mit verringertem Befehlssatz (RISC, Reduced Instruction Set), ein Mikroprozessor mit sehr langem Befehlswort (VLIW, Very Long Instruction Word) oder eine beliebige sonstige Art von Prozessor oder Verarbeitungsschaltung. Alternativ kann Steuerung 230 als eine leistungsarme Steuerung, wie etwa ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA) oder ähnliches, ausgeführt sein.
Steuerung 230 kann eine Kommunikationsschnittstelle 232 zum Verwalten von Kommunikation über das Netzwerk 220, einen lokalen Speicher 234, ein Fahrzeugmanagementmodul 236 und ein Datenklassifikationsmodul 238 umfassen. Kommunikationsschnittstelle 232 kann einen HF-Sender-Empfänger umfassen oder damit gekoppelt sein, der eine Kommunikationsverbindung über ein mit Netzwerk 120 konformes Protokoll, wie oben beschrieben, oder mit einem lokalen Kommunikationsprotokoll, wie etwa einer Ethernet-Verbindung, umsetzen kann.
In einigen Beispielen kann das lokale Speichermodul 236 Direktzugriffsspeicher (RAM, Random Access Memory) und oder Nur-LeseSpeicher (ROM, Read-Only Memory) umfassen. Speicher 236 kann auch unter Verwendung anderer Speichertypen umgesetzt sein, wie etwa dynamischer RAM (DRAM), synchroner DRAM (SDRAM) und ähnliches. Speicher 240 kann eine oder mehrere Anwendungen umfassen, einschließlich eines Fahrzeugmanagementmoduls 236, und ein Datenklassifikationsmodul 238 kann als auf einer Steuerung 230 ausführbare Logikbefehle umgesetzt sein, z. B. als Software oder Firmware, oder kann auf fest verdrahtete Logikschaltungen reduziert sein.
Steuerung 230 kann mit einer oder mehreren Vorrichtungen 240 an einem autonomen Fahrzeug gekoppelt sein. Beispielsweise können Vorrichtungen 240 einen oder mehrere Sensoren (z. B. Radar, Lidar, Kamera(s)) 242, Aktuator(en) 244 oder Positionssensor(en) 246 (z. B. GPS, Inertialsensoren usw.) umfassen.
Nachdem verschiedene strukturelle Komponenten von Beispielen einer Architektur für schnelle Lidar-Datenklassifikation für autonome Fahrzeuge beschrieben wurden, werden durch das System umgesetzte Operationen Bezug nehmend auf 3-4 beschrieben. In einigen Beispielen können einige oder alle der in 3 dargestellten Operationen durch das Datenklassifikationsmodul 238, das die Steuerung 230 ausführt, umgesetzt sein.
Bezug nehmend auf 3-4 wird bei Operation 310 eine Lidar-Datenmenge empfangen. Beispielsweise kann Steuerung 230 eine Lidar-Datenmenge über eine Kommunikationsschnittstelle 232 von einer Lidar-Vorrichtung 242 empfangen. Die Lidar-Datenmenge kann eine große Anzahl von Datenpunkten umfassen, die jeder eine Intensität einer Reflektion eines Laserstrahls von einem Objekt zu einem bestimmten Punkt in der Zeit darstellen, analog einer durch eine Digitalkamera erfassten Pixelabbildung.
Bei Operation 315 wird die Wölbung der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Datenmenge (oder einer Teilmenge davon) berechnet. Beispielsweise kann das Datenklassifikationsmodul 238 eine Teilmenge der Datenmenge auswählen, die einer Region der durch die Datenmenge dargestellten Pixelabbildung entspricht, und kann die Wölbung der Datenpunkte in der Teilmenge, die die Region darstellt, berechnen. Fachleute werden erkennen, dass die Wölbung einer Datenmenge, die eine Flächenebene darstellt (z. B. die Ebene des Grundes oder der Fläche eines Objekts) ein Maß von 3 hat. Die Anwesenheit von Datenpunkten in der Region, die von Objekten oberhalb oder unterhalb der Flächenebene reflektiert werden, bewirkt, dass die Wölbung der Datenmenge tendenziell größer als 3 ist.
Wenn, bei Operation 320, die Wölbung der Datenpunkte in der Teilmenge der Region größer als 3 ist, geht die Steuerung zu Operation 325 über. Bei Operation 325 wird der Datenpunkt in der Datenmenge, der den maximalen Intensitätswert hat, identifiziert und als ein Objekt klassifiziert. Bei Operation 330 wird der Datenpunkt in der Datenmenge, der den maximalen Intensitätswert hat, aus der Datenmenge entfernt. Die Steuerung geht dann zurück zu Operation 315, und die Wölbung der Datenmenge wird erneut berechnet. Wenn im Gegensatz dazu bei Operation 320 die Wölbung der Datenmenge 3 ist, dann werden die verbleibenden Punkte in der Datenmenge als eine Flächenebene klassifiziert.
Daher stellen die Operationen in 3 einen iterativen Prozess des Bestimmens der Wölbung der Datenmenge und dann Entfernens, aus der Datenmenge, des Datenpunktes dar, der den maximalen Intensitätswert hat, bis die Wölbung der Datenmenge gegen einen Wert von 3 konvergiert. Die verbleibenden Datenpunkte in der Datenmenge können dann als eine Ebene klassifiziert werden, z. B. als eine Grundebene oder eine andere Flächenebene. Der Prozess kann über unterschiedliche Positionen über die Datenmenge wiederholt werden, um zu helfen, Merkmale des durch die Datenmenge dargestellten Bildes zu klassifizieren.
In einigen Beispielen übernimmt der hier beschriebene Prozess eine spezifische Definition von Wölbung, die eine fertige Umsetzung in digitaler Logik ermöglicht. Bei gegebener univariater Zufallsvariable ‚Y‘ mit Mittelwert µy und finiten Momenten ist die Wölbung der Daten als ein normalisiertes 4. Moment der Datenmenge als Gleichung 1 definiert: $k = \frac{E | (Y - {m_{Y})}^{4}]}{E {[{(Y - m_{Y})}^{2}]}^{2}}$
Wobei ‚E‘ der Erwartungswert ist. Die Wölbung kann im Hinblick auf zentrale Momente umgeschrieben werden. Die Definition eines zentralen Moments einer Verteilung f(n) der Länge N + 1 bezüglich Punkt n = N ist gegeben durch Gleichung (2): $C_{N}^{p} = \sum_{n = 0}^{N} | (N - n) {- M_{N}^{1}]}^{p} f (N)$
Anwenden des Binomialtheorems ergibt: $C_{N}^{p} \sum_{n = 0}^{N} {\sum_{k = 0}^{p} (\begin{matrix} p \\ k \end{matrix}) {(N - n)}^{k} (- M_{N}^{1})}^{p - k} f (n)$
$= \sum_{k = 0}^{p} (\begin{matrix} p \\ k \end{matrix}) {(- 1)}^{p - k} {(M_{N}^{1})}^{p - k} \sum_{n = 0}^{N} {(N - n)}^{k} f (n)$
$= \sum_{k = 0}^{p} (\begin{matrix} p \\ k \end{matrix}) {(- 1)}^{p - k} {(M_{N}^{1})}^{p - k} M_{N}^{k}$
Gleichung (3) weiter oben gibt die Beziehung zwischen interessierenden zentralen und Rohmomenten, dem 2. und 4. zentralen Moment an und ist gegeben durch: $C_{N}^{2} = - {(M_{N}^{1})}^{2} + M_{N}^{2}$
$C_{N}^{4} = - 3 {(M_{N}^{1})}^{4} + 6 ({(M_{N}^{1})}^{2} M_{N}^{2}) - 4 (M_{N}^{1} M_{N}^{3}) + M_{N}^{4}$
Und die Wölbung K ist dann gegeben durch: $k = \frac{C_{N}^{4}}{{(C_{N}^{2})}^{2}}$
Um die Wölbung zu berechnen, müssen die zentralen Momente berechnet werden, und um die zentralen Momente zu berechnen, werden zunächst die Rohmomente berechnet. Eine effiziente Architektur für Rohmoment kann durch Verwenden eines rekursiven Filters mit unendlicher Impulsantwort (IIR, Infinite Impulse Response) erzielt werden.
Bezug nehmend auf 4 kann zum Berechnen von Rohmomenten eine Kaskade von einpoligen IIR-Filtern 410 verwendet werden. Die allgemeine Formel eines (p+1)-kaskadierten allpoligen Filters ist gegeben als: ${\hat{H}}_{p} (z) = \frac{1}{{(z - 1)}^{p + 1}}$
Für p = 0 ergibt sich das folgende Z-Transformationspaar: $\begin{matrix} {\hat{H}}_{0} (z) = \frac{1}{(z - 1)} & h_{0} (n) = \hat{u} (n - 1) \end{matrix}$
Der Ausgang des Filters in Reaktion auf f(n) der Länge N + 1 ist: $y_{0} (n) = \sum_{¥}^{¥} f (k) u (n - (k - 1)) = \sum_{k = 0}^{n - 1} f (k)$
Evaluieren des Ausgangs bei n = N + 1: $y_{0} (N + 1) = \sum_{k = 0}^{N} f (k) = M_{N}^{0}$
was das Moment nullter Ordnung von f(n) bezüglich N ist. Als nächstes ergibt sich für den Fall p = 2 ${\hat{H}}_{1} (z) = \frac{1}{{(z - 1)}^{2}} = - \frac{¶ {\hat{H}}_{0} (z)}{¶ z} = z^{- 1} (- z \frac{¶ {\hat{H}}_{0} (z)}{¶ z})$
Unter Verwendung der Differenzierungseigenschaft der Z-Transformation ergibt sich: $- z (\frac{¶ H (z)}{¶ z}) ≪ n h (n)$
Aus dem Genannten kann eine Beziehung zwischen den Impulsantworten der allpoligen Filter erster und zweiter Ordnung wie folgt abgeleitet werden: ${\hat{h}}_{1} (n) = (n - 1) {\hat{h}}_{0} (n - 1)$
$= (n - 1) u (n - 2) = (n - 2 + 1) (u (n - 2)$
$= (n - 2) u (n - 2) + u (n - 2)$
Der Ausgang des Filters wird zu: $y_{1} (n) = \sum_{k = 0}^{n - 2} f (k) (n - 2 - k) + \sum_{k = 0}^{n - 2} f (k)$
Der bei n = N + 2 evaluierte Ausgang wird eine Linearkombination der ersten zwei Momente von f(n) sein: $y_{1} (N + 2) = \sum_{k = 0}^{N} f (k) (N - k) + \sum_{k = 0}^{N} f {(k)}_{=} = M_{N}^{1} + M_{N}^{0}$
In der gleichen Weise fortfahrend lässt sich die Linearkombination für höhere Momente berechnen. Die Transformationsmatrix bis zum vierten Moment ist gegeben durchM = A·Y: $[\begin{matrix} M_{N}^{0} \\ M_{N}^{1} \\ M_{N}^{2} \\ M_{N}^{3} \\ M_{N}^{4} \end{matrix}] = {[\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & \frac{3}{2} & \frac{1}{2} & 0 & 0 \\ 1 & \frac{11}{6} & 1 & \frac{1}{6} & 0 \\ 1 & \frac{50}{24} & \frac{35}{24} & \frac{10}{24} & \frac{1}{24} \end{matrix}]}^{- 1} [\begin{matrix} y 0 \\ y 1 \\ y 2 \\ y 3 \\ y 4 \end{matrix}] = [\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ - 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & - 3 & 2 & 0 & 0 \\ - 1 & 7 & - 12 & 6 & 0 \\ 1 & 15 & 50 & - 60 & 24 \end{matrix}] [\begin{matrix} y 0 \\ y 1 \\ y 2 \\ y 3 \\ y 4 \end{matrix}]$
4 stellt eine Schaltungsarchitektur zum Berechnen von Rohmomenten unter Verwendung des Ausgangs der kaskadierten einpoligen IIR-Filterausgänge 410 dar. Die berechneten Rohmomente werden durch Summierer 415, Multiplizierer 420 und einen Dividierer 425 geführt, um Wölbung zu berechnen, wie in 4 dargestellt. Die durch die einpoligen IIR-Filter 415 erzeugten Rohmomente werden zu Summierern 415 geleitet, wie in 4 dargestellt, um die zentralen Momente M_N ⁰ bis M_N ⁴ zu erzeugen. Es ist anzumerken, dass der einpolige IIR-Filter lediglich ein Akkumulator mit Rückkopplungsverzögerung ist, der durch einen Flip-Flop umgesetzt werden kann.
Daher kann die in 4 dargestellte Schaltungsanordnung verwendet werden, um die nötigen Berechnungen durchzuführen, um die Wölbung einer Datenmenge (oder einer Teilmenge davon), wie durch Operation 315 aus 3 gefordert, in einer effizienten Weise in digitaler Logik zu bestimmen. 5 ist eine grafische Darstellung einer segmentierten Punktwolke für schnelle Lidar-Datenklassifikation für autonome Fahrzeuge, in Übereinstimmung mit einigen Beispielen. Wie in 5 dargestellt, ermöglicht das Verfahren eine schnelle Klassifikation von Lidar-Daten in Objekte und Ebenen.
Wie oben beschrieben, kann die Steuerung 230 und in einigen Beispielen als ein Computersystem ausgeführt sein. 6 stellt ein Blockdiagramm eines Datenverarbeitungssystems 600 in Übereinstimmung mit einem Beispiel dar. Das Datenverarbeitungssystem 600 kann eine oder mehrere Zentralverarbeitungseinheiten 602 oder einen oder mehrere Prozessoren umfassen, die über ein Verbindungsnetzwerk (oder einen Bus) 604 kommunizieren. Die Prozessoren 602 können einen universellen Prozessor, einen Netzwerkprozessor (der Daten verarbeitet, die über ein Computernetzwerk 603 kommuniziert werden) oder andere Arten eines Prozessors (einschließlich eines RISC-Prozessors (Reduced Instruction Set Computer) oder eines CISC (Complex Instruction Set Computer)) einschließen. Darüber hinaus können die Prozessoren 602 eine Einzel- oder Mehrkernkonstruktion aufweisen. Die Prozessoren 602 mit einer Mehrkernkonstruktion können unterschiedliche Arten von Prozessorkernen auf demselben integrierten Schaltungs-Die (IC-Die) integrieren. Die Prozessoren 602 mit einer Mehrkernkonstruktion können auch als symmetrische oder asymmetrische Multiprozessoren umgesetzt sein.
Ein Chipsatz 606 kann auch mit dem Verbindungsnetzwerk 604 kommunizieren. Der Chipsatz 606 kann einen Speichersteuerungsknoten (MCH, Memory Control Hub) 608 umfassen. Der MCH 608 kann eine Speichersteuerung 610 umfassen, die mit einem Speicher 612 kommuniziert. Der Speicher 412 kann Daten speichern, einschließlich Sequenzen von Befehlen, die durch den Prozessor 602 oder eine beliebige andere Vorrichtung, die in dem Datenverarbeitungssystem 600 enthalten ist, ausgeführt werden können. In einem Beispiel kann der Speicher 612 eine oder mehrere flüchtige Speicherungsvorrichtungen (oder Speichervorrichtungen) umfassen, wie etwa Direktzugriffsspeicher (RAM, Random Access Memory), dynamischer RAM (DRAM), synchroner DRAM (SDRAM), statischer RAM (SRAM) oder andere Arten von Speicherungsvorrichtungen. Nichtflüchtiger Speicher kann auch genutzt werden, wie etwa eine Festplatte. Zusätzliche Vorrichtungen können über das Verbindungsnetzwerk 604 kommunizieren, wie etwa mehrere Prozessor(en) und/oder mehrere Systemspeicher.
Der MCH 608 kann auch eine Grafikschnittstelle 614 umfassen, die mit einer Anzeigevorrichtung 616 kommuniziert. In einem Beispiel kann die Grafikschnittstelle 614 über einen AGP (Accelerated Graphics Port) mit der Anzeigevorrichtung 616 kommunizieren. In einem Beispiel kann die Anzeige 616 (wie etwa ein Flachbildschirm) mit der Grafikschnittstelle 614 über zum Beispiel einen Signalwandler kommunizieren, der eine digitale Repräsentation eines Bildes, das in einer Speichervorrichtung, wie etwa einem Videospeicher oder Systemspeicher, gespeichert ist, in Anzeigesignale, die durch die Anzeige 616 interpretiert und angezeigt werden, umwandelt. Die Anzeigesignale, die durch die Anzeigevorrichtung erzeugt werden, können durch verschiedene Steuervorrichtungen laufen, bevor sie durch die Anzeige 616 interpretiert werden und anschließend auf dieser angezeigt werden.
Eine Knotenschnittstelle 618 kann dem MCH 608 und einem Eingabe/Ausgabe-Steuerungsknoten (ICH, Input/Output Control Hub) 620 ermöglichen, zu kommunizieren. Der ICH 620 kann eine Schnittstelle an eine oder mehrere E/A-Vorrichtungen bereitstellen, die mit dem Datenverarbeitungssystem 600 kommuniziert bzw. kommunizieren. Der ICH 620 kann über eine Peripheriebrücke (oder eine Steuerung) 624, wie etwa eine PCI-Brücke (Peripheral Component Interconnect, Periphere Komponentenverbindung), eine USB-Steuerung (Universal Serial Bus, universeller serieller Bus) oder andere Arten von Peripheriebrücken oder Steuerungen mit einem Bus 622 kommunizieren. Die Brücke 624 kann einen Datenpfad zwischen dem Prozessor 602 und Peripherievorrichtungen bereitstellen. Andere Arten von Topologien können genutzt werden. Mehrere Busse können auch z. B. über mehrere Brücken oder Steuerungen mit dem ICH 620 kommunizieren. Darüber hinaus können bei verschiedenen Beispielen andere Peripheriegeräte, die mit dem ICH 620 in Kommunikation stehen, eine oder mehrere IDE-Festplatten (Integrated Drive Electronics) oder eine oder mehrere SCSI-Festplatten (Small Computer System Interface), einen oder mehrere USB-Ports, eine Tastatur, eine Maus, einen oder mehrere parallele Ports, einen oder mehrere serielle Ports, ein oder mehrere Diskettenlaufwerke, digitale Ausgabeunterstützung (z. B. DVI (Digital Video Interface, Digitale Videoschnittstelle)) oder andere Vorrichtungen umfassen.
Der Bus 622 kann mit einer Audiovorrichtung 626, einem oder mehreren Laufwerken 628 und einer Netzwerkschnittstellenvorrichtung 630 (die mit dem Computernetzwerk 603 in Kommunikation steht) kommunizieren. Andere Vorrichtungen können über den Bus 622 kommunizieren. Außerdem können in einigen Beispielen verschiedene Komponenten (wie etwa die Netzwerkschnittstellenvorrichtung 630) mit dem MCH 608 kommunizieren. Zusätzlich dazu können der Prozessor 602 und eine oder mehrere andere vorliegend besprochene Komponenten kombiniert werden, um einen einzelnen Chip zu bilden (z. B. um ein SOC (System On Chip) bereitzustellen). Ferner kann der Grafikbeschleuniger 616 in anderen Beispielen in dem MCH 608 enthalten sein.
Des Weiteren kann das Datenverarbeitungssystem 600 flüchtigen und/oder nichtflüchtigen Speicher (oder flüchtige und/oder nichtflüchtige Speicherung) umfassen. Beispielsweise kann nichtflüchtiger Speicher Nur-LeseSpeicher (ROM, Read-Only Memory) und/oder programmierbaren ROM (PROM) und/oder löschbaren PROM (EPROM, Erasable PROM) und/oder elektrischen EPROM (EEPROM, Electrically Erasable PROM) und/oder ein Laufwerk (z. B. 628) und/oder eine Diskette und/oder eine CD-ROM und/oder eine DVD und/oder Flash-Speicher und/oder eine magneto-optische Platte und/oder andere Arten von nichtflüchtigen maschinenlesbaren Medien, die in der Lage sind, elektronische Daten (z. B. einschließlich Befehle) zu speichern, umfassen.
7 stellt ein Blockdiagramm eines Datenverarbeitungssystems 700 gemäß einem Beispiel dar. Das System 700 kann einen oder mehrere Prozessoren 702-1 bis 702-N umfassen (die vorliegend allgemein als „Prozessoren 702“ oder „Prozessor 702“ bezeichnet werden). Die Prozessoren 702 können über ein Verbindungsnetzwerk oder Bus 704 kommunizieren. Jeder Prozessor kann verschiedene Komponenten umfassen, von denen manche zur Verständlichkeit nur unter Bezugnahme auf den Prozessor 702-1 besprochen werden. Dementsprechend kann jeder der verbleibenden Prozessoren 702-2 bis 702-N die gleichen oder ähnliche Komponenten aufweisen, die unter Bezugnahme auf den Prozessor 702-1 besprochen werden.
In einem Beispiel kann der Prozessor 702-1 einen oder mehrere Prozessorkerne 706-1 bis 706-M (die vorliegend als „Kerne 706“ oder allgemeiner als „Kern 706“ bezeichnet werden), einen gemeinsam genutzten Cache 708, einen Router 710 und/oder eine Prozessorsteuerlogik oder -einheit 720 aufweisen. Die Prozessorkerne 706 können auf einem einzelnen integrierten Schaltungschip (IC-Chip) umgesetzt sein. Darüber hinaus kann der Chip einen oder mehrere gemeinsam genutzte und/oder private Caches (wie etwa Cache 708), Busse oder Verbindungen (wie etwa einen Bus oder ein Verbindungsnetzwerk 712), Speichersteuerungen oder andere Komponenten aufweisen.
In einem Beispiel kann der Router 710 zum Kommunizieren zwischen verschiedenen Komponenten des Prozessors 702-1 und/oder dem System 700 verwendet werden. Darüber hinaus kann der Prozessor 702-1 mehr als einen Router 710 umfassen. Des Weiteren kann die Mehrzahl von Routern 710 derart in Kommunikation stehen, dass Datarouting zwischen verschiedenen Komponenten innerhalb oder außerhalb des Prozessors 702-1 ermöglicht wird.
Der gemeinsam genutzte Cache 708 kann Daten (z. B. einschließlich Befehle) speichern, die durch eine oder mehrere Komponenten des Prozessors 702-1, wie etwa die Kerne 706, genutzt werden. Der gemeinsam genutzte Cache 708 kann zum Beispiel Daten, die in einem Speicher 714 gespeichert sind, für einen schnelleren Zugriff durch Komponenten des Prozessors 702 lokal zwischenspeichern. In einem Beispiel kann der Cache 708 einen Mid-Level-Cache (wie etwa Level 2 (L2), Level 3 (L3), Level 4 (L4) oder andere Cache-Ebenen), einen Last-Level-Cache (LLC) und/oder Kombinationen davon umfassen. Darüber hinaus können verschiedene Komponenten des Prozessors 702-1 mit dem gemeinsam genutzten Cache 708 direkt, über einen Bus (z. B. den Bus 712) und/oder eine Speichersteuerung oder einen Knoten kommunizieren. Wie in 7 dargestellt, kann bzw. können der eine oder die mehreren der Kerne 706 in einigen Beispielen einen Level 1(L1)-Cache 716-1 (der vorliegend allgemein als „L1-Cache 716“ bezeichnet ist) umfassen.
8 stellt ein Blockdiagramm von Teilen eines Prozessorkerns 706 und anderer Komponenten eines Datenverarbeitungssystems gemäß einem Beispiel dar. In einem Beispiel stellen die in 8 gezeigten Pfeile die Ablaufrichtung von Befehlen durch den Kern 706 dar. Einer oder mehrere Prozessorkerne (wie etwa der Prozessorkern 706) kann bzw. können auf einem einzelnen integrierten Schaltungschip (oder Die), wie etwa unter Bezugnahme auf 7 besprochen, umgesetzt sein. Darüber hinaus kann der Chip einen oder mehrere gemeinsam genutzte und/oder private Caches (z.B. Cache 708 von 7), Verbindungen (z. B. Verbindungen 704 und/oder 112 von 7), Steuereinheiten, Speichersteuerungen oder andere Komponenten umfassen.
Wie in 8 dargestellt, kann der Prozessorkern 706 eine Abrufeinheit 802 zum Abrufen von Befehlen (einschließlich Befehlen mit bedingten Verzweigungen) zur Ausführung durch den Kern 706 umfassen. Die Befehle können von beliebigen Speichervorrichtungen wie etwa dem Speicher 714 abgerufen werden. Der Kern 706 kann auch eine Decodiereinheit 804 zum Decodieren der abgerufenen Anweisung aufweisen. Beispielsweise kann die Decodiereinheit 804 die abgerufene Anweisung in mehrere UOPs (Mikro-Arbeitsvorgänge) decodieren.
Zusätzlich dazu kann der Kern 706 eine Ablaufsteuerungseinheit 806 aufweisen. Die Ablaufsteuerungseinheit 806 kann verschiedene Arbeitsvorgänge, die mit dem Speichern von decodierten Befehle (die z. B. von der Decodiereinheit 804 empfangen werden) assoziiert sind, durchführen, bis die Befehle zur Verteilung fertig sind, z. B. bis alle Quellwerte eines decodierten Befehls verfügbar sind. In einem Beispiel kann die Ablaufsteuerungseinheit 806 decodierte Befehle planen und/oder diese zu einer Ausführungseinheit 808 zur Ausführung ausstellen (oder verteilen). Die Ausführungseinheit 808 kann die versendeten Befehle ausführen, nachdem sie (z. B. durch die Decodiereinheit 804) decodiert und (z. B. durch die Ablaufsteuerungseinheit 806) verteilt werden. In einem Beispiel kann die Ausführungseinheit 808 mehr als eine Ausführungseinheit umfassen. Die Ausführungseinheit 808 kann auch verschiedene arithmetische Operationen wie etwa Addition, Subtraktion, Multiplikation und/oder Division durchführen und kann eine oder mehrere arithmetische Logikeinheiten (ALUs, Arithmetic Logic Units) umfassen. In einem Beispiel kann ein (nicht gezeigter) Co-Prozessor verschiedene arithmetische Operationen in Verbindung mit der Ausführungseinheit 808 durchführen.
Des Weiteren kann die Ausführungseinheit 808 Befehle nicht der Reihenfolge nach (out-of-order) ausführen. Daher kann der Prozessorkern 706 in einem Beispiel ein reihenfolgeveränderter (Out-of-order) Prozessorkern sein. Der Kern 706 kann auch eine Rückzugseinheit 810 aufweisen. Die Rückzugseinheit 810 kann ausgeführte Befehle abschließen, nachdem sie übergeben werden. In einem Beispiel kann der Abschluss der ausgeführten Befehle darin resultieren, dass ein Prozessorzustand von der Ausführung der Befehle übergeben wird, physische Register, die durch die Befehle verwendet werden, freigegeben werden, usw.
Der Kern 706 kann auch eine Buseinheit 714 umfassen, um eine Kommunikation zwischen Komponenten des Prozessorkerns 706 und anderen Komponenten (wie etwa die unter Bezugnahme auf 8 besprochenen Komponenten) über einen oder mehrere Busse (z. B. Busse 804 und/oder 812) zu ermöglichen. Der Kern 706 kann auch ein oder mehrere Register 816 zum Speichern von Daten, auf die durch verschiedene Komponenten des Kerns 706 zugegriffen wird, umfassen (wie etwa Werte, die sich auf Stromverbrauch-Zustandseinstellungen beziehen).
Obwohl 7 darstellt, dass die Steuereinheit 720 über die Verbindung 812 mit dem Kern 706 gekoppelt werden soll, kann sich die Steuereinheit 720 in verschiedenen Beispielen ferner anderswo befinden, wie etwa innerhalb des Kerns 706, über den Bus 704 mit dem Kern gekoppelt usw.
In einigen Beispielen kann bzw. können eine oder mehrere der vorliegend besprochenen Komponenten als eine SOC-Vorrichtung (System On Chip) umgesetzt sein. 9 stellt ein Blockdiagramm eines SOC-Pakets in Übereinstimmung mit einem Beispiel dar. Wie in 9 dargestellt, umfasst das SOC 902 einen oder mehrere Prozessorkerne 920, einen oder mehrere Grafikprozessorkerne 930, eine Eingangs/Ausgangs(E/A)-Schnittstelle 940 und eine Speichersteuerung 942. Verschiedene Komponenten des SOC-Pakets 902 können mit einer Verbindung oder einem Bus gekoppelt sein, wie etwa die, die vorliegend unter Bezugnahme auf die anderen Figuren besprochen werden. Das SOC-Paket 902 kann außerdem mehr oder weniger Komponenten umfassen, wie etwa die, die vorliegend unter Bezugnahme auf die anderen Figuren besprochen werden. Ferner kann jede Komponente des SOC-Pakets 902 eine oder mehrere andere Komponenten umfassen, wie etwa die, die vorliegend unter Bezugnahme auf die anderen Figuren besprochen werden. In einem Beispiel wird das SOC-Paket 902 (und seine Komponenten) auf einem oder mehreren integrierten Schaltungs-Dies (IC-Dies) bereitgestellt, die z. B. in ein einzelnes Halbleiterbauelement verpackt sind.
Wie in 9 dargestellt, ist das SOC-Paket 902 über die Speichersteuerung 942 mit einem Speicher 960 gekoppelt (der ähnlich zu dem oder derselbe wie der Speicher, der vorliegend unter Bezugnahme auf die anderen Figuren besprochen wird, sein kann). In einem Beispiel kann der Speicher 960 (oder ein Teil von diesem) auf dem SOC-Paket 902 integriert sein.
Die E/A-Schnittstelle 940 kann z. B. über eine Verbindung und/oder einen Bus, wie etwa die vorliegend unter Bezugnahme auf die anderen Figuren besprochenen, mit einer oder mehreren E/A-Vorrichtungen 970 gekoppelt sein. Die eine oder die mehreren E/A-Vorrichtungen 970 kann bzw. können eine Tastatur und/oder eine Maus und/oder ein Touchpad und/oder eine Anzeige und/oder eine Bild-/Videoaufnahmevorrichtung (wie etwa eine Kamera oder ein Camcorder/Videorecorder) und/oder einen Touchscreen und/oder einen Lautsprecher oder dergleichen umfassen.
10 stellt ein Informationsverarbeitungssystem 1000 dar, das in einer Punkt-zu-Punkt(PtP, Point-to-Point)-Auslegung gemäß einem Beispiel angeordnet ist. Insbesondere zeigt 10 ein System, bei dem Prozessoren, Speicher und Eingabe/Ausgabe-Vorrichtungen durch eine Anzahl von Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen miteinander verbunden sind. Wie in 10 dargestellt, kann das System 1000 mehrere Prozessoren umfassen, von denen zur Verständlichkeit nur zwei, die Prozessoren 1002 und 1004, gezeigt sind. Die Prozessoren 1002 und 1004 können jeweils einen lokalen Speichersteuerungsknoten (MCH) 1006 und 1008 umfassen, um eine Kommunikation mit den Speichern 1010 und 1012 zu ermöglichen.
In einem Beispiel können die Prozessoren 1002 und 1004 einer der Prozessoren 702 sein, die unter Bezugnahme auf 7 besprochen wurden. Die Prozessoren 1002 und 1004 können Daten über eine Punkt-zu-Punkt(PtP)-Schnittstelle 1014 unter Verwendung von PtP-Schnittstellenschaltungen 1016 bzw. 1018 austauschen. Die Prozessoren 1002 und 1004 können auch jeweils Daten über individuelle PtP-Schnittstellen 1022 und 1024 mit einem Chipsatz 1020 unter Verwendung von Punkt-zu-Punkt-Schnittstellenschaltungen 1026, 1028, 1030 und 1032 austauschen. Der Chipsatz 1020 kann ferner Daten über eine Hochleistungsgrafikschnittstelle 1036 mit einer Hochleistungsgrafikschaltung 1034 z. B. unter Verwendung einer PtP-Schnittstellenschaltung 1037 austauschen.
Der Chipsatz 1020 kann mit einem Bus 1040 unter Verwendung einer PtP-Schnittstellenschaltung 1041 kommunizieren. Der Bus 1040 kann eine oder mehrere Vorrichtungen aufweisen, die mit ihm kommunizieren, wie etwa eine Busbrücke 1042 und E/A-Vorrichtungen 1043. Die Busbrücke 1043 kann über einen Bus 1044 mit anderen Vorrichtungen kommunizieren, wie etwa einer Tastatur/Maus 1045, Kommunikationsvorrichtungen 1046 (wie etwa Modems, Netzwerkschnittstellenvorrichtungen oder anderen Kommunikationsvorrichtungen, die mit dem Computernetzwerk 1003 kommunizieren können), einer E/A-Audiovorrichtung und/oder einer Datenspeichervorrichtung 1048. Die Datenspeichervorrichtung 1048 (die eine Festplatte oder eine NAND-Flash-basierte Halbleiterfestplatte sein kann) kann Code 1049 speichern, der durch die Prozessoren 1004 ausgeführt werden kann.
Die folgenden Beispiele gelten für weitere Beispiele.
Beispiel 1 ist ein System für Lidar-Datenklassifikation, umfassend mehrere Sensoren, umfassend eine Kommunikationsschnittstelle zum Empfangen einer Lidar-Datenmenge, umfassend mehrere Intensitätsmessungs-Datenpunkte und Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Umsetzen eines iterativen Prozesses zum Bestimmen eines zweiten zentralen Moments und eines vierten zentralen Moments von zumindest einem Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten, Bestimmen einer Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten unter Verwendung des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments, Identifizieren eines Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, und Entfernen, aus dem zumindest einen Teil der Datenmenge, des Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, bis die Wölbung gegen einen vorbestimmten Wert konvergiert.
In Beispiel 2 kann der Gegenstand aus Beispiel 1 optional Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Klassifizieren des zumindest einen Teils der Datenmenge als eine Ebene umfassen.
In Beispiel 3 kann der Gegenstand aus Beispielen 1-2 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Steuerung Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Durchführen einer Matrixmultiplikationstransformation umfasst, um eine Menge von Rohmomenten für den zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten zu berechnen.
In Beispiel 4 kann der Gegenstand aus Beispielen 1-3 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Steuerung Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Berechnen des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments für den zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten umfasst.
In Beispiel 5 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 1-4 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Steuerung Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Berechnen der Wölbung der Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten umfasst, unter Verwendung der Formel, $k = \frac{C_{N}^{4}}{{(C_{N}^{2})}^{2}}$
wobei $C_{N}^{2}$
das zweite zentrale Moment ist; und $C_{N}^{4}$
das vierte zentrale Moment ist.
In Beispiel 6 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 1-5 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Matrixmultiplikationstransformation Folgendes berechnet: $[\begin{matrix} M_{N}^{0} \\ M_{N}^{1} \\ M_{N}^{2} \\ M_{N}^{3} \\ M_{N}^{4} \end{matrix}] = {[\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & \frac{3}{2} & \frac{1}{2} & 0 & 0 \\ 1 & \frac{11}{6} & 1 & \frac{1}{6} & 0 \\ 1 & \frac{50}{24} & \frac{35}{24} & \frac{10}{24} & \frac{1}{24} \end{matrix}]}^{- 1} [\begin{matrix} y 0 \\ y 1 \\ y 2 \\ y 3 \\ y 4 \end{matrix}] = [\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ - 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & - 3 & 2 & 0 & 0 \\ - 1 & 7 & - 12 & 6 & 0 \\ 1 & 15 & 50 & - 60 & 24 \end{matrix}] [\begin{matrix} y 0 \\ y 1 \\ y 2 \\ y 3 \\ y 4 \end{matrix}]$
wobei:

$M_{N}^{0}$
das nullte Rohmoment ist;
$M_{N}^{1}$
das erste Rohmoment ist;
$M_{N}^{2}$
das zweite Rohmoment ist;
$M_{N}^{3}$
das dritte Rohmoment ist; und
$M_{N}^{4}$
das vierte Rohmoment ist.

In Beispiel 7 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 1-6 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation eine Reihe von einpoligen Filtern mit unendlicher Impulsantwort umfassen, wobei jeder einpolige Filter mit unendlicher Impulsantwort einen Akkumulator und eine Rückkopplungsverzögerung umfasst.
In Beispiel 8 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 1-7 optional eine Anordnung umfassen, bei der die abgesetzte Kommunikationsvorrichtung einen Fahrzeugalarm umfasst.
In Beispiel 9 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 1-8 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Steuerung umfasst, dass die Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation eine erste Reihe von Multiplizierern und Addierern zum Berechnen des zweiten zentralen Moments; und eine zweite Reihe von Multiplizierern und Addierern zum Berechnen des vierten zentralen Moments umfasst.
In Beispiel 10 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 1-9 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Steuerung umfasst, dass die Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation einen Dividierer umfasst, um das vierte zentrale Moment durch das zweite zentrale Moment zu dividieren.
Beispiel 11 ist ein autonomes Fahrzeug, umfassend ein Lidar-System zum Erzeugen einer Lidar-Datenmenge, umfassend mehrere Intensitätsmessungs-Datenpunkte; und eine Steuerung, umfassend eine Kommunikationsschnittstelle zum Empfangen einer Lidar-Datenmenge; und Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Umsetzen eines iterativen Prozesses zum Bestimmen eines zweiten zentralen Moments und eines vierten zentralen Moments von zumindest einem Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten, Bestimmen einer Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten unter Verwendung des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments, Identifizieren eines Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, und Entfernen, aus dem zumindest einen Teil der Datenmenge, des Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, bis die Wölbung gegen einen vorbestimmten Wert konvergiert.
In Beispiel 12 kann der Gegenstand aus Beispiel 11 optional Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Klassifizieren des zumindest einen Teils der Datenmenge als eine Ebene umfassen.
In Beispiel 13 kann der Gegenstand aus Beispielen 11-12 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Steuerung Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Durchführen einer Matrixmultiplikationstransformation umfasst, um eine Menge von Rohmomenten für den zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten zu berechnen.
In Beispiel 14 kann der Gegenstand aus Beispielen 11-13 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Steuerung Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Berechnen des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments für den zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten umfasst.
In Beispiel 15 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 11-14 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Steuerung Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Berechnen der Wölbung der Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten umfasst, unter Verwendung der Formel, $k = \frac{C_{N}^{4}}{{(C_{N}^{2})}^{2}}$
wobei $C_{N}^{2}$
das zweite zentrale Moment ist; und $C_{N}^{4}$
das vierte zentrale Moment ist.
In Beispiel 16 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 11-15 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Matrixmultiplikationstransformation Folgendes berechnet: $[\begin{array}{l} M_{N}^{0} \\ M_{N}^{1} \\ M_{N}^{2} \\ M_{N}^{3} \\ M_{N}^{4} \end{array}] = {[\begin{array}{l} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & \frac{3}{2} & \frac{1}{2} & 0 & 0 \\ 1 & \frac{11}{6} & 1 & \frac{1}{6} & 0 \\ 1 & \frac{50}{24} & \frac{35}{24} & \frac{10}{24} & \frac{1}{24} \end{array}]}^{- 1} [\begin{array}{l} y 0 \\ y 1 \\ y 2 \\ y 3 \\ y 4 \end{array}] = [\begin{array}{l} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ - 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & - 3 & 2 & 0 & 0 \\ - 1 & 7 & - 12 & 6 & 0 \\ 1 & 15 & 50 & - 60 & 24 \end{array}] [\begin{array}{l} y 0 \\ y 1 \\ y 2 \\ y 3 \\ y 4 \end{array}]$
wobei:

In Beispiel 17 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 11-16 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation eine Reihe von einpoligen Filtern mit unendlicher Impulsantwort umfassen, wobei jeder einpolige Filter mit unendlicher Impulsantwort einen Akkumulator und eine Rückkopplungsverzögerung umfasst.
In Beispiel 18 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 11-17 optional eine Anordnung umfassen, bei der die abgesetzte Kommunikationsvorrichtung einen Fahrzeugalarm umfasst.
In Beispiel 19 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 11-18 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Steuerung umfasst, dass die Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation eine erste Reihe von Multiplizierern und Addierern zum Berechnen des zweiten zentralen Moments; und eine zweite Reihe von Multiplizierern und Addierern zum Berechnen des vierten zentralen Moments umfasst.
In Beispiel 20 kann der Gegenstand aus einem der Beispiele 1-9 optional eine Anordnung umfassen, bei der die Steuerung umfasst, dass die Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation einen Dividierer umfasst, um das vierte zentrale Moment durch das zweite zentrale Moment zu dividieren.
Der Begriff „Logikbefehl“, wie er hier verwendet wird, bezieht sich auf Ausdrücke, die von einer oder mehreren Maschinen zum Durchführen von einer oder mehreren logischen Operationen verstanden werden können. Zum Beispiel können Logikbefehle Befehle umfassen, welche von einem Prozessorkompilierer zum Ausführen von einer oder mehreren Operationen bei einem oder mehreren Datenobjekten interpretiert werden können. Dies ist jedoch nur ein Beispiel für maschinenlesbare Befehle, und Beispiele sind diesbezüglich nicht beschränkt.
Der Begriff „computerlesbares Medium“, wie er hier verwendet wird, bezieht sich auf Medien, die in der Lage sind, Ausdrücke zu verwalten, die von einer oder mehreren Maschinen wahrgenommen werden können. Zum Beispiel kann ein computerlesbares Medium eine oder mehrere Speichervorrichtungen zum Speichern von computerlesbaren Befehlen oder Daten umfassen. Solche Speichervorrichtungen können Speichermedien, wie zum Beispiel optische Speichermedien, magnetische Speichermedien oder Halbleiterspeichermedien, umfassen. Dies ist jedoch nur ein Beispiel für ein computerlesbares Medium, und Beispiele sind diesbezüglich nicht beschränkt.
Der Begriff „Logik“, wie er hier verwendet wird, bezieht sich auf eine Struktur zum Durchführen von einer oder mehreren logischen Operationen. Zum Beispiel kann eine Logik eine Schaltungsanordnung umfassen, die ein oder mehrere Ausgangssignale basierend auf einem oder mehreren Eingangssignalen bereitstellt.
Solch eine Schaltungsanordnung kann einen endlichen Automaten, der eine digitale Eingabe erhält und eine digitale Ausgabe bereitstellt, oder eine Schaltungsanordnung, die ein oder mehrere analoge Ausgangssignale in Reaktion auf ein oder mehrere analoge Eingangssignale bereitstellt, umfassen. Solch eine Schaltungsanordnung kann in einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung (ASIC, Application Specific Integrated Circuit) oder einem feldprogrammierbaren Gate-Array (FPGA) bereitgestellt werden. Ebenfalls kann eine Logik maschinenlesbare Befehle, die in einem Speicher gespeichert sind, in Kombination mit einer Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Ausführen solcher maschinenlesbarer Befehle aufweisen. Dies sind jedoch nur Beispiele für Strukturen, die eine Logik bereitstellen können, und Beispiele sind diesbezüglich nicht beschränkt.
Einige der hier beschriebenen Verfahren können als Logikbefehle auf einem computerlesbaren Medium umgesetzt sein. Wenn sie auf einem Prozessor ausgeführt werden, bewirken die Logikbefehle, dass ein Prozessor als eine Spezialzweckmaschine programmiert wird, die die beschriebenen Verfahren umsetzt. Der Prozessor, wenn er durch die Logikbefehle ausgelegt wird, um die hier beschriebenen Verfahren auszuführen, bildet eine Struktur zum Durchführen der beschriebenen Verfahren. Alternativ können die hier beschriebenen Verfahren auf eine Logik, z. B. ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA), eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC) oder dergleichen reduziert werden.
In der Beschreibung und in den Ansprüchen können die Begriffe „gekoppelt“ und „verbunden“ zusammen mit ihren Ableitungen verwendet werden. In bestimmten Beispielen kann „verbunden“ verwendet werden, um anzugeben, dass sich zwei oder mehr Elemente in direktem physikalischem oder elektrischem Kontakt miteinander befinden. „Gekoppelt“ kann bedeuten, dass sich zwei oder mehr Elemente in direktem physikalischem oder elektrischem Kontakt befinden. „Gekoppelt“ kann jedoch auch bedeuten, dass sich zwei oder mehr Elemente möglicherweise nicht in direktem Kontakt miteinander befinden, aber weiterhin miteinander zusammenarbeiten oder interagieren können.
Verweise in der Spezifikation auf „ein Beispiel“ oder „einige Beispiele“ bedeutet, dass ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder eine bestimmte Eigenschaft, das bzw. die in Verbindung mit dem Beispiel beschrieben wird, in mindestens einer Umsetzung enthalten ist. Das Vorhandensein des Ausdrucks „in einem Beispiel“ an verschiedenen Stellen in der Spezifikation bezieht sich möglicherweise oder möglicherweise nicht insgesamt auf dasselbe Beispiel.
Wenngleich Beispiele in einer Sprache beschrieben worden sind, die für strukturelle Merkmale und/oder methodische Handlungen spezifisch ist, versteht es sich, dass der beanspruchte Gegenstand nicht auf die spezifischen beschriebenen Merkmale oder Handlungen beschränkt sein soll. Stattdessen werden die spezifischen Merkmale und Handlungen als Beispielformen des Umsetzens des beanspruchten Gegenstands offenbart.

Claims

System für Lidar-Datenklassifikation, das Folgendes umfasst: eine Kommunikationsschnittstelle zum Empfangen einer Lidar-Datenmenge, umfassend mehrere Intensitätsmessungs-Datenpunkte; und Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Umsetzen eines iterativen Prozesses zum: Bestimmen eines zweiten zentralen Moments und eines vierten zentralen Moments von zumindest einem Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten; Bestimmen einer Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten unter Verwendung des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments; Identifizieren eines Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge der Intensitätsmessungs-Datenpunkte hat; und Entfernen, aus dem zumindest einen Teil der Datenmenge, des Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, bis die Wölbung gegen einen vorbestimmten Wert konvergiert.
System nach Anspruch 1, umfassend Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum: Klassifizieren des zumindest einen Teils der Datenmenge als eine Ebene.
System nach Anspruch 1, umfassend Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum: Durchführen einer Matrixmultiplikationstransformation zum Berechnen einer Menge von Rohmomenten für den zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten.
System nach Anspruch 3, umfassend Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum: Berechnen des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments aus der Menge von Rohmomenten für den zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten.
System nach Anspruch 4, umfassend Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum: Berechnen der Wölbung der Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten unter Verwendung der Formel, $k = \frac{C_{N}^{4}}{{(C_{N}^{2})}^{2}}$
wobei: $C_{N}^{2}$
das zweite zentrale Moment ist; und $C_{N}^{4}$
das vierte zentrale Moment ist.
System nach Anspruch 3, wobei die Matrixmultiplikationstransformation Folgendes berechnet: $[\begin{array}{l} M_{N}^{0} \\ M_{N}^{1} \\ M_{N}^{2} \\ M_{N}^{3} \\ M_{N}^{4} \end{array}] = {[\begin{array}{l} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & \frac{3}{2} & \frac{1}{2} & 0 & 0 \\ 1 & \frac{11}{6} & 1 & \frac{1}{6} & 0 \\ 1 & \frac{50}{24} & \frac{35}{24} & \frac{10}{24} & \frac{1}{24} \end{array}]}^{- 1} [\begin{array}{l} y 0 \\ y 1 \\ y 2 \\ y 3 \\ y 4 \end{array}] = [\begin{array}{l} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ - 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & - 3 & 2 & 0 & 0 \\ - 1 & 7 & - 12 & 6 & 0 \\ 1 & 15 & 50 & - 60 & 24 \end{array}] [\begin{array}{l} y 0 \\ y 1 \\ y 2 \\ y 3 \\ y 4 \end{array}]$
wobei: $M_{N}^{0}$
das nullte Rohmoment ist; $M_{N}^{1}$
das erste Rohmoment ist; $M_{N}^{2}$
das zweite Rohmoment ist; $M_{N}^{3}$
das dritte Rohmoment ist; und $M_{N}^{4}$
das vierte Rohmoment ist.
System nach Anspruch 6, wobei die Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation Folgendes umfasst: eine Reihe von einpoligen Filtern mit unendlicher Impulsantwort, wobei jeder einpolige Filter mit unendlicher Impulsantwort einen Akkumulator und eine Rückkopplungsverzögerung umfasst.
System nach Anspruch 7, wobei die Matrixmultiplikationstransformation Folgendes berechnet: ${\hat{H}}_{p} (z) = \frac{1}{{(z - 1)}^{p + 1}}$
System nach Anspruch 8, wobei die Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation Folgendes umfasst: eine erste Reihe von Multiplizierern und Addierern zum Berechnen des zweiten zentralen Moments; und eine zweite Reihe von Multiplizierern und Addierern zum Berechnen des vierten zentralen Moments.
System nach Anspruch 9, wobei die Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation Folgendes umfasst: einen Dividierer zum Dividieren des vierten zentralen Moments durch das zweite zentrale Moment.
Autonomes Fahrzeug, das Folgendes umfasst: ein Lidar-System zum Erzeugen einer Lidar-Datenmenge, umfassend mehrere Intensitätsmessungs-Datenpunkte; und eine Steuerung, die Folgendes umfasst: eine Kommunikationsschnittstelle zum Empfangen der Lidar-Datenmenge; und Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum Umsetzen eines iterativen Prozesses zum: Bestimmen eines zweiten zentralen Moments und eines vierten zentralen Moments von zumindest einem Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten; Bestimmen einer Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten unter Verwendung des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments; Identifizieren eines Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge der Intensitätsmessungs-Datenpunkte hat; und Entfernen, aus dem zumindest einen Teil der Datenmenge, des Intensitätsmessungs-Datenpunkts, der die höchste Intensität in dem zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten hat, bis die Wölbung gegen einen vorbestimmten Wert konvergiert.
Autonomes Fahrzeug nach Anspruch 11, umfassend Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum: Klassifizieren des zumindest einen Teils der Datenmenge als eine Ebene.
Autonomes Fahrzeug nach Anspruch 11, umfassend Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum: Durchführen einer Matrixmultiplikationstransformation zum Berechnen einer Menge von Rohmomenten für den zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten.
Autonomes Fahrzeug nach Anspruch 13, umfassend Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum: Berechnen des zweiten zentralen Moments und des vierten zentralen Moments aus der Menge von Rohmomenten für den zumindest einen Teil der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten.
Autonomes Fahrzeug nach Anspruch 14, umfassend Verarbeitungsschaltungsanordnungen zum: Berechnen der Wölbung der Wölbung des zumindest einen Teils der Datenmenge von Intensitätsmessungs-Datenpunkten unter Verwendung der Formel, $k = \frac{C_{N}^{4}}{{(C_{N}^{2})}^{2}}$
wobei: $C_{N}^{2}$
das zweite zentrale Moment ist; und $C_{N}^{4}$
das vierte zentrale Moment ist.
Autonomes Fahrzeug nach Anspruch 13, wobei die Matrixmultiplikationstransformation Folgendes berechnet: $[\begin{array}{l} M_{N}^{0} \\ M_{N}^{1} \\ M_{N}^{2} \\ M_{N}^{3} \\ M_{N}^{4} \end{array}] = {[\begin{array}{l} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & \frac{3}{2} & \frac{1}{2} & 0 & 0 \\ 1 & \frac{11}{6} & 1 & \frac{1}{6} & 0 \\ 1 & \frac{50}{24} & \frac{35}{24} & \frac{10}{24} & \frac{1}{24} \end{array}]}^{- 1} [\begin{array}{l} y 0 \\ y 1 \\ y 2 \\ y 3 \\ y 4 \end{array}] = [\begin{array}{l} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ - 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & - 3 & 2 & 0 & 0 \\ - 1 & 7 & - 12 & 6 & 0 \\ 1 & 15 & 50 & - 60 & 24 \end{array}] [\begin{array}{l} y 0 \\ y 1 \\ y 2 \\ y 3 \\ y 4 \end{array}]$
wobei: $M_{N}^{0}$
das nullte Rohmoment ist; $M_{N}^{1}$
das erste Rohmoment ist; $M_{N}^{2}$
das zweite Rohmoment ist; $M_{N}^{3}$
das dritte Rohmoment ist; und $M_{N}^{4}$
das vierte Rohmoment ist.
Autonomes Fahrzeug nach Anspruch 16, wobei die Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation Folgendes umfasst: eine Reihe von einpoligen Filtern mit unendlicher Impulsantwort, wobei jeder einpolige Filter mit unendlicher Impulsantwort einen Akkumulator und eine Rückkopplungsverzögerung umfasst.
Autonomes Fahrzeug nach Anspruch 17, wobei die Matrixmultiplikationstransformation Folgendes berechnet: ${\hat{H}}_{p} (z) = \frac{1}{{(z - 1)}^{p + 1}}$
Autonomes Fahrzeug nach Anspruch 18, wobei die Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation Folgendes umfasst: eine erste Reihe von Multiplizierern und Addierern zum Berechnen des zweiten zentralen Moments; und eine zweite Reihe von Multiplizierern und Addierern zum Berechnen des vierten zentralen Moments.
Autonomes Fahrzeug nach Anspruch 19, wobei die Verarbeitungsschaltungsanordnung zum Berechnen der Matrixmultiplikationstransformation Folgendes umfasst: einen Dividierer zum Dividieren des vierten zentralen Moments durch das zweite zentrale Moment.