Zur verbesserten Integration von Vorwissen, sei es weich oder hart, in KI-basierte Verfahren autonomer Fortbewegung wird ein computerimplementiertes Verfahren zum Trainieren eines Machine-Learning-Modells vorgeschlagen. Das Machine- Learning-Modell ermittelt Wahrscheinlichkeiten, mit denen ein Fahrzeug (12) oder ein Roboter sich entlang einer Trajektorie aus einem Satz von möglichen Trajektorien (14) in einem Verkehrsraum (10), der andere Agenten (24) enthält, bewegt. Das Verfahren umfasst: a) Trainieren eines ersten Machine-Learning-Modells auf Basis künstlich erzeugter Trainingsdaten, die für das Ermitteln möglicher Trajektorien (14) relevante Angaben über die Agenten (24) enthalten; b) Extrahieren von Modellparametern, die für das Ermitteln der Trajektorien relevant sind, aus dem ersten Machine-Learning-Modell; und c) Trainieren eines zweiten Machine-Learning-Modells auf Basis observierter Trainingsdaten, die tatsächlich gefahrene Trajektorien (28) enthalten, mittels eines kontinuierlichen Lernverfahrens, welches das Trainieren anhand der in Schritt b) extrahierten Modellparameter regularisiert, um das Machine-Learning-Modell zum Ermitteln einer Wahrscheinlichkeit für mögliche Trajektorien (14) des Fahrzeugs (12) oder des Roboters in dem Verkehrsraum (10) zu erhalten.
The aim of the invention is an improved integration of prior knowledge, whether it be soft or hard, into AI-based methods for an autonomous movement. For this purpose, the invention proposes a computer-implemented method for training a machine-learning model. The machine-learning model ascertains probabilities with which a vehicle (12) or a robot moves along a trajectory of a set of possible trajectories (14) in a traffic space (10) which contains other agents (24). The method has the steps of: a) training a first machine-learning model on the basis of artificially generated training data which contains agent (24) information, which is relevant to the process of ascertaining possible trajectories (14); b) extracting model parameters, which are relevant to the process of ascertaining the trajectories, from the first machine-learning model; and c) training a second machine-learning model on the basis of observed training data, which contains trajectories (28) that are actually traversed, using a continuous learning method which regulates the training process using the model parameters extracted in step b) in order to obtain the machine-learning model in order to ascertain the probability of possible trajectories (14) for the vehicle (12) or the robot in the traffic space (10).
Le but de l'invention est une intégration améliorée des connaissances préalables, qu'elles soient souples ou dures, dans des procédés basés sur l'IA d'un mouvement autonome. À cet effet, l'invention propose un procédé implémenté par ordinateur permettant de former un modèle d'apprentissage automatique. Le modèle d'apprentissage automatique détermine des probabilités avec lesquelles un véhicule (12) ou un robot se déplace le long d'une trajectoire d'un ensemble d'éventuelles trajectoires (14) dans un espace de circulation (10) qui contient d'autres agents (24). Le procédé comprend les étapes consistant : a) à former un premier modèle d'apprentissage automatique sur la base de données d'apprentissage générées artificiellement qui contiennent des informations d'agent (24), qui sont pertinentes pour le processus de détermination d'éventuelles trajectoires (14) ; b) à extraire des paramètres de modèle, qui sont pertinents pour le processus de détermination des trajectoires, du premier modèle d'apprentissage automatique ; et c) à former un second modèle d'apprentissage automatique sur la base de données d'apprentissage observées, qui contiennent des trajectoires (28) qui sont réellement traversées, à l'aide d'un procédé d'apprentissage continu qui régule le processus de formation à l'aide des paramètres de modèle extraits à l'étape b) pour obtenir le modèle d'apprentissage automatique afin de déterminer la probabilité d'éventuelles trajectoires (14) du véhicule (12) ou du robot dans l'espace de circulation (10).
COMPUTERIMPLEMENTIERTES VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES MACHINE-LEARNING-MODELLS FÜR EIN FAHRZEUG ODER EINEN ROBOTER
COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD FOR TRAINING A MACHINE-LEARNING MODEL FOR A VEHICLE OR A ROBOT
PROCÉDÉ IMPLÉMENTÉ PAR ORDINATEUR PERMETTANT DE FORMER UN MODÈLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE D'UN VÉHICULE OU D'UN ROBOT
2023-02-09
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 |
European Patent Office | 2022
|Vorrichtung und Verfahren zum Trainieren eines Modells sowie Fahrzeug
European Patent Office | 2021
|COMPUTER-IMPLEMENTIERTES VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES MACHINE-LEARNING-MODELLS
European Patent Office | 2025
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