Diese Offenbarung stellt ein mehrstufiges Netzwerk für ein aufgabenorientiertes tiefes neuronales Netzwerk bereit. Ein Verfahren zum Steuern eines autonomen Fahrzeugs wird offenbart. Das Verfahren kann ein Empfangen von Bilddaten beinhalten. Die Bilddaten können durch ein erstes neuronales Netzwerk logistisch als einer Situation aus einer Vielzahl von Situationen zugehörig eingeordnet werden. Auf Grundlage dieser logistischen Einordnung können die Bilddaten einem zweiten neuronalen Netzwerk zugewiesen werden, das speziell dafür geschult ist, die eine Situation anzugehen. Das zweite neuronale Netzwerk kann eine Regression der Bilddaten durchführen. Anschließend kann das Fahrzeug mithilfe eines auf der Regression beruhenden Befehls gesteuert werden.
A method for controlling an autonomous vehicle is disclosed. The method may include receiving image data. The image data may be logistically classified by a first neural network as pertaining to one situation of a plurality of situations. Based on this logistic classification, the image data may be assigned to a second neural network that is specifically trained to address the one situation. The second neural network may perform regression on the image data. Thereafter, the vehicle may be control with a command based on the regression.
MEHRSTUFIGES NETZWERK FÜR AUFGABENORIENTIERTES TIEFES NEURONALES NETZWERK
2020-03-12
Patent
Electronic Resource
German
Hinderniserkennung umfassend ein rekurrentes neuronales Netzwerk
European Patent Office | 2021
|NEURONALES NETZWERK ZUR POSITIONSBESTIMMUNG UND OBJEKTDETEKTION
European Patent Office | 2021
|ANGRIFFEN AUF EIN KÜNSTLICHES NEURONALES NETZWERK VORBEUGEN
European Patent Office | 2023
|Neuronales Netzwerk zur NOx Sensierung im SCR System
Automotive engineering | 2010
|SENSORIK - Neuronales Netzwerk zur NOx-Sensierung im SCR-System
Online Contents | 2010
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