Verfahren zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes, insbesondere eines Convolutional Neural Networks, zur Bestimmung einer Pfadvorhersage für ein Fahrzeug als Ausgabegröße in Abhängigkeit von einem Ausgangszustand des Fahrzeugs, einem Endzustand des Fahrzeugs und einer Information über die Umgebung des Fahrzeugs als Eingangsgrößen, wobei der Pfad mindestens eine Pose des Fahrzeugs umfasst, wobei eine Pose eine Information einer Position und eine Information einer Orientierung an der Position umfasst, mit den Schritten:Optimieren des künstlichen neuronalen Netzes,wobei im Schritt des Optimierens die Bestimmung der Informationen einer Position und die Bestimmung der Informationen einer Orientierung gemeinsam optimiert werden.
The invention relates to a method for training an artificial neural network, in particular a convolutional neural network, for determining a path prediction for a vehicle as an output variable in dependence on an initial state of the vehicle, a final state of the vehicle and information about the environment of the vehicle as input variables, the path comprising at least one pose of the vehicle, each pose comprising information regarding a position and information regarding an orientation at the position, comprising the steps: optimizing the artificial neural network, the determination of the information regarding a position and the determination of the information regarding an orientation being jointly optimized in the optimizing step.
Verfahren zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes, künstliches neuronales Netz, Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes sowie entsprechendes Computerprogramm maschinenlesbares Speichermedium und entsprechende Vorrichtung
2020-05-07
Patent
Electronic Resource
German
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 |
VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES KÜNSTLICHEN NEURONALEN NETZES
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