To predict environment object behavior in a short time in an autonomous driving vehicle.SOLUTION: A method, an apparatus, and a system can predict behavior of environmental objects by machine learning at an autonomous driving vehicle. A data processing architecture comprising at least a first neural network and a second neural network is generated, the first and the second neural networks having been trained with a training data set. Behavior of one or more objects in autonomous driving vehicle environment is predicted by using the data processing architecture comprising the trained neural networks. Driving signals are generated on the basis of at least in part the predicted behavior of the one or more objects in the autonomous driving vehicle environment to control operations of the autonomous driving vehicle.SELECTED DRAWING: Figure 8
【課題】自動運転車両において、環境オブジェクトの挙動を短時間で予測すること。【解決手段】本方法、装置及びシステムは、自動運転車両において機械学習により環境オブジェクトの挙動を予測することができる。トレーニングデータセットでトレーニングされた第1ニューラルネットワーク及び第2ニューラルネットワークを少なくとも含むデータ処理アーキテクチャを生成する。トレーニングされたニューラルネットワークを含むデータ処理アーキテクチャを用いて、自動運転車両環境における1つ又は複数のオブジェクトの挙動を予測する。自動運転車両の動作を制御するために、自動運転車両環境における1つ又は複数のオブジェクトの予測された挙動に少なくとも部分的に基づいて運転信号を生成する。【選択図】図8
REAL TIME PREDICTION OF OBJECT BEHAVIOR
オブジェクト挙動のリアルタイム予測
2020-06-04
Patent
Elektronische Ressource
Japanisch
IPC: | B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / G06V / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS |