A computer-implemented method for simulating vehicle data and improving driving scenario detection is provided. The method includes retrieving (1001), from vehicle sensors, key parameters from real data of validation scenarios to generate corresponding scenario configurations and descriptions, transferring (1003) target scenario descriptions and validation scenario descriptions to target scenario scripts and validation scenario scripts, respectively, to create first raw simulation data pertaining to target scenario descriptions and second raw simulation data pertaining to validation scenario descriptions, training (1005), by an adjuster network, a deep neural network model to minimize differences between the first raw simulation data and the second raw simulation data, refining (1007) the first and second raw simulation data of rare driving scenarios to generate rare driving scenario training data, and outputting (1009) the rare driving scenario training data to a display screen of a computing device to enable a user to train a scenario detector for an autonomic driving assistant system.

    L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour simuler des données de véhicule et améliorer la détection de scénario de conduite. Le procédé consiste à extraire (1001), à partir de capteurs de véhicule, des paramètres clés à partir de données réelles de scénarios de validation pour générer des configurations et des descriptions de scénario correspondantes, à transférer (1003) des descriptions de scénario cible et des descriptions de scénario de validation à des scripts de scénario cibles et à des scripts de scénario de validation, respectivement, pour créer des premières données de simulation brutes concernant les descriptions de scénario cible et des secondes données de simulation brutes concernant les descriptions de scénario de validation, à entraîner (1005), à l'aide d'un réseau de réglage, un modèle de réseau neuronal profond afin de réduire au minimum les différences entre les premières données de simulation brutes et les secondes données de simulation brutes, à affiner (1007) les premières et secondes données de simulation brutes de scénarios de conduite rares pour générer des données d'apprentissage de scénarios de conduite rares, et à délivrer en sortie (1009) les données d'apprentissage de scénarios de conduite rares à un écran d'affichage d'un dispositif informatique pour permettre à un utilisateur de entraîner un détecteur de scénario pour un système d'aide à la conduite autonome.


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    Titel :

    MULTI-MODALITY DATA AUGMENTATION ENGINE TO IMPROVE RARE DRIVING SCENARIO DETECTION FOR VEHICLE SENSORS


    Weitere Titelangaben:

    MOTEUR D'AUGMENTATION DE DONNÉES À MODALITÉS MULTIPLES POUR AMÉLIORER LA DÉTECTION DE SCÉNARIO DE CONDUITE RARE POUR DES CAPTEURS DE VÉHICULE


    Beteiligte:
    TANG LUAN (Autor:in) / JIANG SHEPARD (Autor:in) / YUAN PENG (Autor:in) / CHEN YUNCONG (Autor:in) / CHEN HAIFENG (Autor:in) / KOBAYASHI YUJI (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    21.03.2024


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch


    Klassifikation :

    IPC:    G06F ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING , Elektrische digitale Datenverarbeitung / 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



    Context‐guided ground truth sampling for multi‐modality data augmentation in autonomous driving

    Shi, Peicheng / Qi, Heng / Liu, Zhiqiang et al. | Wiley | 2023

    Freier Zugriff

    Context‐guided ground truth sampling for multi‐modality data augmentation in autonomous driving

    Peicheng Shi / Heng Qi / Zhiqiang Liu et al. | DOAJ | 2023

    Freier Zugriff

    MULTI-MODALITY DATA ANALYSIS ENGINE FOR DEFECT DETECTION

    TANG LUAN / CHEN YUNCONG / CHENG WEI et al. | Europäisches Patentamt | 2023

    Freier Zugriff

    Unpredictable vehicle driving scenario

    FU JUNSHENG / FEI ZHENNAN / WAKIRZADEH MAJID KOLSAN | Europäisches Patentamt | 2022

    Freier Zugriff

    LANGUAGE-BASED OBJECT DETECTION AND DATA AUGMENTATION FOR SELF-DRIVING VEHICLE OPERATION

    SCHULTER SAMUEL / GOPALKRISHNA VIJAY KUMAR BAIKAMPADY / SUH YUMIN | Europäisches Patentamt | 2025

    Freier Zugriff