In verschiedenen Beispielen werden Verfahren und Systeme bereitgestellt, um unter Verwendung eines maschinellen Lernmodells eine oder mehrere der folgenden Betriebsbereichsbedingungen in Bezug auf eine autonome und/oder halbautonome Maschine zu bestimmen: Ausmaß der Kamerablindheit, Blindheitsklassifizierung, Beleuchtungsstärke, Wegoberflächenzustand, Sichtweite, Szenentyp-Klassifizierung und Entfernung zu einer Szene. Sobald eine oder mehrere dieser Bedingungen bestimmt sind, kann eine Betriebsstufe der Maschine bestimmt werden, und die Maschine kann entsprechend der Betriebsstufe gesteuert werden.
In various examples, methods and systems are provided for determining, using a machine learning model, one or more of the following operational domain conditions related to an autonomous and/or semi-autonomous machine: amount of camera blindness, blindness classification, illumination level, path surface condition, visibility distance, scene type classification, and distance to a scene. Once one or more of these conditions are determined, an operational level of the machine may be determined, and the machine may be controlled according to the operational level.
Deep-Learning-basierte Verifizierung von Betriebsbereichen unter Verwendung kamerabasierter Eingaben für autonome Systeme und Anwendungen
2023-06-07
Patent
Electronic Resource
German
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 |
GEFAHRENERKENNUNG UNTER VERWENDUNG VON BELEGUNGSRASTERN FÜR AUTONOME SYSTEME UND ANWENDUNGEN
European Patent Office | 2023
|Verifizierung für autonome Unterwassersysteme
TIBKAT | 2023
|Verifizierung für autonome Unterwassersysteme
Springer Verlag | 2023
|DEEP-LEARNING-BASIERTE STRAHLENSTEUERUNG FÜR AUTONOME FAHRZEUGE
European Patent Office | 2023
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