The present disclosure provides an example method that includes: (a) obtaining context data descriptive of an environment surrounding an autonomous vehicle, the context data based on map data and perception data; (b) generating, by a proposer and based on the context data: (i) a plurality of candidate trajectories, and (ii) a plurality of actor forecasts for a plurality of actors in the environment; (c) generating, by a ranker and based on the context data, the plurality of candidate trajectories, and the plurality of actor forecasts, a ranking of the plurality of candidate trajectories; and (d) controlling a motion of the autonomous vehicle based on a candidate trajectory selected based on the ranking of the plurality of candidate trajectories, wherein the proposer comprises a first machine-learned model and the ranker comprises a second machine-learned model, and wherein the first machine-learned model and the second machine-learned model use a common backbone architecture.

    La présente divulgation concerne un procédé donné à titre d'exemple qui consiste à : (a) obtenir des données de contexte décrivant un environnement autour d'un véhicule autonome, les données de contexte étant basées sur des données cartographiques et des données de perception ; (b) générer, par l'intermédiaire d'un agent de proposition et sur la base des données de contexte : (i) une pluralité de trajectoires candidates, et (ii) une pluralité de prévisions d'acteurs pour une pluralité d'acteurs dans l'environnement ; (c) générer, par l'intermédiaire d'un agent de classement et sur la base des données de contexte, de la pluralité de trajectoires candidates et de la pluralité de prévisions d'acteurs, d'un classement de la pluralité de trajectoires candidates ; et (d) commander un mouvement du véhicule autonome sur la base d'une trajectoire candidate sélectionnée sur la base du classement de la pluralité de trajectoires candidates, l'agent de proposition comprenant un premier modèle appris automatiquement et l'agent de classement comprenant un second modèle appris automatiquement, et le premier modèle appris automatiquement et le second modèle appris automatiquement utilisant une architecture dorsale commune.


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    Titel :

    AUTONOMOUS VEHICLE MOTION PLANNING


    Weitere Titelangaben:

    PLANIFICATION DE DÉPLACEMENT DE VÉHICULES AUTONOMES


    Beteiligte:
    BAGNELL J ANDREW (Autor:in) / BODE MICHAEL WILLIAM (Autor:in) / MARCHETTI-BOWICK MICOL (Autor:in) / CHOUDRY SANJIBAN (Autor:in) / GOCHEV KALIN (Autor:in) / JAVDANI SHERVIN (Autor:in) / JIN PENGJU (Autor:in) / KUMAR SUMIT (Autor:in) / MA YUHANG (Autor:in) / NARAYANAN VENKATRAMAN (Autor:in) ... [mehr]

    Erscheinungsdatum :

    03.07.2025


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch


    Klassifikation :

    IPC:    G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / 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



    Autonomous Vehicle Motion Planning

    BAGNELL J ANDREW / BODE MICHAEL WILLIAM / MARCHETTI-BOWICK MICOL et al. | Europäisches Patentamt | 2025

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    Multistage Autonomous Vehicle Motion Planning

    BAGNELL JAMES ANDREW / JAVDANI SHERVIN / NARAYANAN VENKATRAMAN | Europäisches Patentamt | 2024

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    Multistage autonomous vehicle motion planning

    BAGNELL JAMES ANDREW / JAVDANI SHERVIN / NARAYANAN VENKATRAMAN | Europäisches Patentamt | 2023

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    MOTION PLANNING OF AN AUTONOMOUS VEHICLE, MOTION PLANNING SYSTEM AND VEHICLE WITH A MOTION PLANNING SYSTEM

    REHR ANNA / GROSSJOHANN SIMON | Europäisches Patentamt | 2025

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    MOTION PLANNING OF AN AUTONOMOUS VEHICLE, MOTION PLANNING SYSTEM AND VEHICLE WITH A MOTION PLANNING SYSTEM

    REHR ANNA / GROSSJOHANN SIMON | Europäisches Patentamt | 2024

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