システム、装置またはプロセスは、準最適な自律車両の性能および/または検出されるセンサデータの変化(例えば、新たな建造物、ランドマーク、穴など)に基づいて着手するための、自律車両システム(例えば、自律車両のプランナ、シミュレータ、またはテレオペレータのうちの1つまたは複数)の最適な方策(例えば、方策のサブセット)を予測するために、人工知能および/または機械学習技法を適用するアプリケーションを実施するように構成されることができる。アプリケーションは、イベントまたは条件に起因する異常を解決するときに、いくつかの決定および相互作用に基づいて軌道のサブセットを判定することができる。アプリケーションは、複数の自律車両からの集計されたセンサデータを使用して、(例えば、意味論的なシーンの分類を使用して)走行に影響を与える可能性があるイベントまたは条件を識別するのを支援することができる。意味変化(例えば、道路工事)に応答した推奨に基づいて、軌道の最適なサブセットが形成されることができる。
A system, an apparatus or a process may be configured to implement an application that applies artificial intelligence and/or machine-learning techniques to predict an optimal course of action (or a subset of courses of action) for an autonomous vehicle system (e.g., one or more of a planner of an autonomous vehicle, a simulator, or a teleoperator) to undertake based on suboptimal autonomous vehicle performance and/or changes in detected sensor data (e.g., new buildings, landmarks, potholes, etc.). The application may determine a subset of trajectories based on a number of decisions and interactions when resolving an anomaly due to an event or condition. The application may use aggregated sensor data from multiple autonomous vehicles to assist in identifying events or conditions that might affect travel (e.g., using semantic scene classification). An optimal subset of trajectories may be formed based on recommendations responsive to semantic changes (e.g., road construction).
遠隔操作および/またはプランナ決定を最適化するための機械学習システムおよび技法
2019-01-17
Patent
Elektronische Ressource
Japanisch