Techniques are disclosed for a combined machine learned (ML) model that may generate a track confidence metric associated with a track and/or a classification of an object. Techniques may include obtaining a track. The track, which may include object detections from one or more sensor data types and/or pipelines, may be input into a machine-learning (ML) model. The model may output a track confidence metric and a classification. In some examples, if the track confidence metric does not satisfy a threshold, the ML model may cause the suppression of the output of the track to a planning component of an autonomous vehicle.
L'invention concerne des techniques pour un modèle appris par machine (ML pour Machine Learned) combiné qui peut générer une métrique de confiance de voie associée à une voie et/ou à une classification d'un objet. Les techniques peuvent consister à obtenir une voie. La voie, qui peut comprendre des détections d'objet à partir d'un ou de plusieurs types de données de capteur et/ou de pipelines, peut être entrée dans un modèle d'apprentissage automatique (ML pour Machine Learning). Le modèle peut délivrer en sortie une métrique de confiance de voie et une classification. Dans certains exemples, si la métrique de confiance de voie ne satisfait pas à un seuil, le modèle ML peut provoquer la suppression de la sortie de la voie à un composant de planification d'un véhicule autonome.
COMBINED TRACK CONFIDENCE AND CLASSIFICATION MODEL
MODÈLE COMBINÉ DE CLASSIFICATION ET DE CONFIANCE DE VOIE
2021-08-26
Patent
Electronic Resource
English
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 / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / G06V / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS |