[发明专利]合作学习神经网络和系统

说明书

描述了涉及合作学习神经网络的系统、方法和设备。合作学习神经网络可以包含神经网络，所述神经网络利用从至少一个其它无线通信装置无线接收到的传感器数据训练所述神经网络。例如，本文所述的合作学习神经网络可以用于开发与一个装置处的物体或状况相关联并且可以发射到第二装置的权重，在所述第二装置处，所述权重可以用于训练所述第二装置以对此类物体或状况做出反应。所公开的特征可以在包含机器类通信、机器对机器通信、装置对装置通信等的各种上下文中使用。所公开的技术可以在可以根据各种标准化协议操作的无线(例如，蜂窝)通信系统中采用。

技术领域

本文描述的实例涉及车辆的通信能力。描述了实施合作学习神经网络的车辆的实例。

背景技术

车辆系统的机器学习已经利用车辆感测到的信息来做出关于所述车辆的未来决策。可以从其它车辆获得的信息量一直受传统通信系统中可用的带宽的限制。然而，在部署了可以提供足够带宽(如10G比特每秒)的5G无线通信基础设施的情况下，情况并非如此。

发明内容

根据本公开的实施例的一种示例方法可以包含：在第一无线通信装置处标识来自第一无线通信装置的传感器的第一数据；在所述第一无线通信装置处接收从第二无线通信装置发射的第二数据；以及使用所述第一数据和所述第二数据的组合训练所述第一无线通信装置处的合作学习神经网络。

另外或可替代地，所述第一无线通信装置和所述第二无线通信装置包含车辆。

另外或可替代地，所述第一数据或所述第二数据或二者包含图像数据。

另外或可替代地，使用所述第一数据和所述第二数据的所述组合训练所述合作学习神经网络在所述第二无线通信装置处于所述第一无线通信装置的阈值距离内时发生。

另外或可替代地，所述方法进一步包含：确定所述第二无线通信装置处于所述阈值距离内。

另外或可替代地，所述训练包含生成所述合作学习神经网络的权重。

另外或可替代地，所述权重指示物体。

另外或可替代地，所述方法进一步包含：使用所述合作学习神经网络标识至少一个碰撞状况。

另外或可替代地，所述方法进一步包含：响应于标识所述至少一个碰撞状况而调整所述第一无线通信装置的速度或方向或二者。

另外或可替代地，所述训练包含基于所述合作学习神经网络的操作的无监督训练。

另外或可替代地，所述训练包含基于参考集的监督训练。

另外或可替代地，接收所述第二数据包含：从根据3GPP新无线电(NR)规范、3GPP长期演进(LTE)规范、MulteFire规范、IEEE 802.11规范或其任何组合中的至少一个配置的无线通信网络的节点接收所述第二数据。

根据本公开的实施例的一种示例无线通信装置可以包含：传感器；收发器；以及合作学习神经网络。所述收发器被配置成发射来自所述传感器的第一车辆数据并且从至少一个其它传感器接收第二车辆数据。所述合作学习神经网络利用所述第一车辆数据和所述第二车辆数据二者训练所述合作学习神经网络。

另外或可替代地，所述合作学习神经网络被配置成至少基于所述第二车辆数据计算所述合作学习神经网络的权重。

另外或可替代地，所述收发器被进一步配置成从另一个传感器接收第三车辆数据，并且其中所述合作学习神经网络被配置成进一步基于所述第三车辆数据计算所述权重。

另外或可替代地，所述无线通信装置包含控制器，所述控制器耦接到所述合作学习神经网络，并且其中所述控制器被配置成响应于所述合作学习神经网络而调整车辆的方向或速度或二者。

另外或可替代地，所述合作学习神经网络被配置成标识碰撞状况的前兆。