Techniques for generating a tree structure based on multiple machine-learned trajectories are described herein. A planning component ("ML system") within a vehicle may receive and encode various types of sensor and/or vehicle data. The ML system can provide the encoded data as input to multiple machine-learning models ("ML models"), each of which may be trained to output a unique candidate trajectory for the vehicle follow. In some examples, each ML model may be trained to output a unique type of learned trajectory that causes the vehicle to perform a certain type of action. Using the learned candidate trajectories, the ML system may generate a tree structure that includes some or all of the candidate trajectories. The vehicle may determine a control trajectory based on the generation and traversal of the tree structure using a tree search algorithm, and may follow the control trajectory within the environment.
L'invention concerne des techniques de génération d'une structure arborescente sur la base de multiples trajectoires apprises de manière automatique. Un composant de planification (« système ML ») à l'intérieur d'un véhicule peut recevoir et coder divers types de données de capteur et/ou de véhicule. Le système ML peut fournir les données codées en tant qu'entrée à de multiples modèles d'apprentissage automatique (« modèles ML »), chacun pouvant être entraîné pour délivrer une trajectoire candidate unique que le véhicule doit suivre. Dans certains exemples, chaque modèle ML peut être entraîné pour délivrer un type unique de trajectoire apprise qui conduit le véhicule à effectuer un certain type d'action. En utilisant les trajectoires candidates apprises, le système ML peut générer une structure arborescente qui comprend une partie ou la totalité des trajectoires candidates. Le véhicule peut déterminer une trajectoire de commande sur la base de la génération et de la traversée de la structure arborescente à l'aide d'un algorithme de recherche arborescente et peut suivre la trajectoire de commande au sein de l'environnement.
VEHICLE TRAJECTORY TREE STRUCTURE INCLUDING LEARNED TRAJECTORIES
STRUCTURE ARBORESCENTE DE TRAJECTOIRE DE VÉHICULE COMPRENANT DES TRAJECTOIRES APPRISES
2024-12-05
Patent
Electronic Resource
English
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 |
VEHICLE TRAJECTORY TREE STRUCTURE INCLUDING LEARNED TRAJECTORIES
European Patent Office | 2024
|Machine-learned cost estimation in tree search trajectory generation for vehicle control
European Patent Office | 2025
|MACHINE-LEARNED COST ESTIMATION IN TREE SEARCH TRAJECTORY GENERATION FOR VEHICLE CONTROL
European Patent Office | 2024
|MACHINE-LEARNED COST ESTIMATION IN TREE SEARCH TRAJECTORY GENERATION FOR VEHICLE CONTROL
European Patent Office | 2024
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