To effectively implement decision making relating to an object around an autonomous driving vehicle (ADV) by machine learning.SOLUTION: In one embodiment, a method, an apparatus, and a system can predict behavior of environmental objects in an autonomous driving vehicle (ADV) by using machine learning. One or more yield/overtake decisions are made with respect to one or more objects in surrounding environment of the ADV by using a data processing architecture comprising at least a first neural network, a second neural network, and a third neural network, the first network, the second network, and the third neural network having been learned with a training data set. Driving signals are generated on the basis of at least in part the yield/overtake decisions to control operation of the ADV.SELECTED DRAWING: Figure 9
【課題】自動運転車両(ADV)の周囲のオブジェクトに関する意思決定を機械学習により効果的に実施する。【解決手段】一実施形態では、方法、装置及びシステムであって、機械学習を使用して、自動運転車両(ADV)における環境オブジェクトの挙動を予測することができる。少なくとも第1ニューラルネットワーク、第2ニューラルネットワークおよび第3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使用して、ADV周辺環境における1つまたは複数のオブジェクトに対して1つまたは複数の譲り/追い越しの決定を行い、第1ニューラルネットワーク、第2ニューラルネットワークおよび第3ニューラルネットワークは、トレーニングデータセットで学習されたものである。ADVの動作を制御するために、少なくとも部分的に譲り/追い越しの決定に基づいて運転信号を生成する。【選択図】図9
REAL TIME DECISION MAKING FOR AUTONOMOUS DRIVING VEHICLE
自動運転車両のためのリアルタイム意思決定
2020-06-04
Patent
Elektronische Ressource
Japanisch
Autonomous Driving Cars: Decision-Making
Springer Verlag | 2020
|Timing driving decision-making method for autonomous vehicle
Europäisches Patentamt | 2022
|EVALUATION FRAMEWORK FOR DECISION MAKING OF AUTONOMOUS DRIVING VEHICLE
Europäisches Patentamt | 2021
|Evaluation framework for decision making of autonomous driving vehicle
Europäisches Patentamt | 2019
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