A system uses a machine learning based model to determine attributes describing states of mind and behavior of traffic entities in video frames captured by an autonomous vehicle. The system identifies a set of video frames associated with ground truth scenarios for validating the accuracy of the machine learning based model and predicts attributes of traffic entities in the video frames. The system analyzes video frames captured after the set of video frames to determine actual attributes of the traffic entities. Based on a comparison of the predicted attributes and actual attributes, the system determines a likelihood of the machine learning based model making accurate predictions and uses the likelihood to generate a navigation action table for controlling the autonomous vehicle.

    Un système utilise un modèle basé sur l'apprentissage machine pour déterminer des attributs décrivant des états d'esprit et un comportement d'entités de trafic dans des trames vidéo capturées par un véhicule autonome. Le système identifie un ensemble de trames vidéo associées à des scénarios de réalité de terrain pour valider la précision du modèle basé sur l'apprentissage machine et prédit des attributs d'entités de trafic dans les trames vidéo. Le système analyse les trames vidéo capturées après l'ensemble de trames vidéo pour déterminer des attributs réels des entités de trafic. Le système détermine, sur la base d'une comparaison des attributs prédits et des attributs réels, une probabilité que le modèle basé sur l'apprentissage machine effectue des prédictions précises et utilise la probabilité pour générer une table d'action de navigation pour commander le véhicule autonome.


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    Titel :

    SCENARIO IDENTIFICATION FOR VALIDATION AND TRAINING OF MACHINE LEARNING BASED MODELS FOR AUTONOMOUS VEHICLES


    Weitere Titelangaben:

    IDENTIFICATION DE SCÉNARIOS POUR UNE VALIDATION ET UN ENTRAINEMENT DE MODÈLES BASÉS SUR L'APPRENTISSAGE MACHINE POUR VÉHICULES AUTONOMES


    Beteiligte:
    HARTMANN TILL (Autor:in) / ZAREMBA JEFFREY (Autor:in) / ANTHONY SAMUEL (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2021-11-18


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch


    Klassifikation :

    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 / G05D SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES , Systeme zum Steuern oder Regeln nichtelektrischer veränderlicher Größen / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS



    SCENARIO IDENTIFICATION FOR VALIDATION AND TRAINING OF MACHINE LEARNING BASED MODELS FOR AUTONOMOUS VEHICLES

    HARTMANN TILL S / ZAREMBA JEFFREY D / ANTHONY SAMUEL ENGLISH | Europäisches Patentamt | 2023

    Freier Zugriff

    Scenario identification for validation and training of machine learning based models for autonomous vehicles

    ZAREMBA JEFFREY D / HARTMANN TILL S / ANTHONY SAMUEL ENGLISH | Europäisches Patentamt | 2024

    Freier Zugriff

    SCENARIO IDENTIFICATION FOR VALIDATION AND TRAINING OF MACHINE LEARNING BASED MODELS FOR AUTONOMOUS VEHICLES

    ZAREMBA JEFFREY D / HARTMANN TILL S / ANTHONY SAMUEL ENGLISH | Europäisches Patentamt | 2021

    Freier Zugriff

    Driving scenario sampling for training/tuning machine learning models for vehicles

    WOLFF ERIC | Europäisches Patentamt | 2022

    Freier Zugriff

    / DRIVING SCENARIO SAMPLING FOR TRAINING/TUNING MACHINE LEARNING MODELS FOR VEHICLES

    WOLFF ERIC | Europäisches Patentamt | 2022

    Freier Zugriff