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公开(公告)号：CN107463590B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN201610984573.1
申请日：2016-11-09
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/332
Abstract: 本公开提供了用于确定在具有多个阶段的用户会话期间要呈现给用户的内容的方法和系统。用户可以发出关于具有多个阶段的过程的查询。使用所述查询和与所述查询相关联的位置数据、以及阶段预测模型来确定所述过程的阶段。阶段学习系统可以从数百万或数十亿用户的查询的数据库中选择针对类别的查询日志的样本。可以将查询解析成关键字。可以根据与每个查询相关联的位置信息以及根据查询关键字来确定类别。基于位置以及可选地基于关键字来对齐查询。针对查询来计算TF‑IDF值并且使用其来确定对齐的、相邻的查询之间的差别显著性。如果对齐的、相邻的查询具有关键字和TF‑IDF中的实质差别，则对话阶段被识别。可以基于所述类别、关键字、位置、以及对话阶段来向所述用户呈现内容。
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公开(公告)号：CN108205830B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201710711144.1
申请日：2017-08-18
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G07C5/08
Abstract: 收集无人驾驶车辆的驾驶统计信息。驾驶统计信息包括当无人驾驶车辆被一个或多个用户以手动驾驶模式驾驶时，在不同时间点发出的驾驶命令以及一个或多个路线的路线选择信息。对于无人驾驶车辆的每个用户，至少根据对于预定驾驶场景的驾驶统计信息来确定用户的一个或多个用户驾驶行为和偏好。基于确定出的在驾驶场景下的用户行为和偏好来生成对于该用户的一个或多个驾驶简档，其中当该用户乘坐以无人驾驶模式操作的无人驾驶车辆时，驾驶简档用于在类似的驾驶场景下控制无人驾驶车辆。
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公开(公告)号：CN108475057A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201780003103.5
申请日：2017-05-24
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
CPC classification number: G05D1/0221 , G05D1/0088 , G05D2201/0213 , G06N99/005
Abstract: 感知自动驾驶车辆的周围环境以识别附近的一个或多个车辆。对于所识别车辆中的每个，基于所识别车辆的当前位置，获取车辆无关信息以确定所识别车辆周围的情境，其中，车辆无关信息包括限定施加于所识别车辆上的物理约束的车辆周围信息。对于所识别车辆中的每个，至少部分地基于与所识别车辆相关联的车辆无关信息来预测所识别车辆的一个或多个轨迹。基于一个或多个所识别车辆的一个或多个预测轨迹来控制自动驾驶车辆。
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公开(公告)号：CN108205830A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201710711144.1
申请日：2017-08-18
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G07C5/08
CPC classification number: B60W40/09 , B60W50/14 , B60W2050/0089 , B60W2540/04 , G01C21/3484 , G01C21/3679 , G05D1/0061 , G05D1/0088
Abstract: 收集无人驾驶车辆的驾驶统计信息。驾驶统计信息包括当无人驾驶车辆被一个或多个用户以手动驾驶模式驾驶时，在不同时间点发出的驾驶命令以及一个或多个路线的路线选择信息。对于无人驾驶车辆的每个用户，至少根据对于预定驾驶场景的驾驶统计信息来确定用户的一个或多个用户驾驶行为和偏好。基于确定出的在驾驶场景下的用户行为和偏好来生成对于该用户的一个或多个驾驶简档，其中当该用户乘坐以无人驾驶模式操作的无人驾驶车辆时，驾驶简档用于在类似的驾驶场景下控制无人驾驶车辆。
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公开(公告)号：CN107463590A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201610984573.1
申请日：2016-11-09
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30528 , G06F17/2785 , G06F17/30554 , G06F17/30867
Abstract: 本公开提供了用于确定在具有多个阶段的用户会话期间要呈现给用户的内容的方法和系统。用户可以发出关于具有多个阶段的过程的查询。使用所述查询和与所述查询相关联的位置数据、以及阶段预测模型来确定所述过程的阶段。阶段学习系统可以从数百万或数十亿用户的查询的数据库中选择针对类别的查询日志的样本。可以将查询解析成关键字。可以根据与每个查询相关联的位置信息以及根据查询关键字来确定类别。基于位置以及可选地基于关键字来对齐查询。针对查询来计算TF-IDF值并且使用其来确定对齐的、相邻的查询之间的差别显著性。如果对齐的、相邻的查询具有关键字和TF-IDF中的实质差别，则对话阶段被识别。可以基于所述类别、关键字、位置、以及对话阶段来向所述用户呈现内容。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108090603B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201710787181.0
申请日：2017-09-04
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 路线段信息通过网络从第一自动驾驶车辆接收。路线段信息包括一个或多个路线段和预计进入时间，每个进入时间与路线段中的一个路线段相关联，并且表示第一自动驾驶车辆进入路线段的时间。基于与特定路线段相关联的进入时间和第一自动驾驶车辆的当前位置确定第一自动驾驶车辆是否在特定路线段内。如果第一自动驾驶车辆在特定路线段内，则发送请求以邀请第一自动驾驶车辆加入与特定路线段相关联的一个或多个车辆的车辆组。车辆组是基于从多个自动驾驶车辆接收的路线段信息确定的多个车辆组中的一个车辆组。
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公开(公告)号：CN108475057B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201780003103.5
申请日：2017-05-24
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 感知自动驾驶车辆的周围环境以识别附近的一个或多个车辆。对于所识别车辆中的每个，基于所识别车辆的当前位置，获取车辆无关信息以确定所识别车辆周围的情境，其中，车辆无关信息包括限定施加于所识别车辆上的物理约束的车辆周围信息。对于所识别车辆中的每个，至少部分地基于与所识别车辆相关联的车辆无关信息来预测所识别车辆的一个或多个轨迹。基于一个或多个所识别车辆的一个或多个预测轨迹来控制自动驾驶车辆。
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公开(公告)号：CN108089571B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201710779810.5
申请日：2017-09-01
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 响应于从无人驾驶车辆的一个或多个传感器接收的传感器数据，生成一个或多个预测轨迹，其中每个预测轨迹具有相关联的概率。对触发手势辨识的一个或多个驾驶场景进行识别。针对每个所识别的驾驶场景，根据手势检测协议检测来自一个或多个车辆的一个或多个手势。基于检测到的手势，根据手势发出协议从无人驾驶车辆发出用于与车辆通信的一个或多个手势。基于检测到的手势、所发出的手势和预测轨迹的相关联的概率来修改预测轨迹。基于所修改的预测轨迹来控制无人驾驶车辆。
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公开(公告)号：CN108090603A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201710787181.0
申请日：2017-09-04
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
CPC classification number: G05D1/0291 , G05D1/0088 , G08G1/22 , H04L67/12
Abstract: 路线段信息通过网络从第一自动驾驶车辆接收。路线段信息包括一个或多个路线段和预计进入时间，每个进入时间与路线段中的一个路线段相关联，并且表示第一自动驾驶车辆进入路线段的时间。基于与特定路线段相关联的进入时间和第一自动驾驶车辆的当前位置确定第一自动驾驶车辆是否在特定路线段内。如果第一自动驾驶车辆在特定路线段内，则发送请求以邀请第一自动驾驶车辆加入与特定路线段相关联的一个或多个车辆的车辆组。车辆组是基于从多个自动驾驶车辆接收的路线段信息确定的多个车辆组中的一个车辆组。
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公开(公告)号：CN108089571A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201710779810.5
申请日：2017-09-01
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0221 , B60W30/095 , B60W50/0097 , B60W2550/10 , B60W2550/408 , B60Y2300/08 , G05D2201/0213 , G06K9/00335 , G06K9/00362 , G06K9/00791
Abstract: 响应于从无人驾驶车辆的一个或多个传感器接收的传感器数据，生成一个或多个预测轨迹，其中每个预测轨迹具有相关联的概率。对触发手势辨识的一个或多个驾驶场景进行识别。针对每个所识别的驾驶场景，根据手势检测协议检测来自一个或多个车辆的一个或多个手势。基于检测到的手势，根据手势发出协议从无人驾驶车辆发出用于与车辆通信的一个或多个手势。基于检测到的手势、所发出的手势和预测轨迹的相关联的概率来修改预测轨迹。基于所修改的预测轨迹来控制无人驾驶车辆。
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