[发明专利]自主机器应用中的行为引导路径规划在审
| 申请号： | 201910567419.8 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110618678A | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | U·马勒;M·博亚尔斯基;陈晨屹;B·菲尔纳 | 申请（专利权）人： | 辉达公司 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11336 北京市磐华律师事务所 | 代理人： | 赵楠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 在各种示例中，可以训练机器学习模型(诸如深度神经网络(DNN))以使用图像数据和/或其他传感器数据作为输入以在世界空间中生成二维或三维轨迹点，车辆方位和/或车辆状态。例如，可以收集表示车辆的方位，转向信息和/或速度的传感器数据并用于自动生成轨迹以用作训练DNN的地面实况数据。一旦部署，轨迹点，车辆方位和/或车辆状态可以由控制组件(例如，车辆控制器)用于通过物理环境控制车辆。例如，控制组件可以使用DNN的这些输出来确定车辆特定的控制简档(例如，转向，减速和/或加速)，以控制车辆通过物理环境。 | ||
| 搜索关键词： | 传感器数据 车辆方位 车辆状态 控制组件 物理环境 车辆控制器 车辆通过 地面实况 控制简档 三维轨迹 神经网络 世界空间 图像数据 训练机器 转向信息 自动生成 轨迹点 二维 减速 输出 部署 学习 | ||
【主权项】：
1.一种方法，包括：/n接收至少一个车辆的轨迹训练数据和表示所述至少一个车辆的传感器的感应场的传感器数据；/n针对所述传感器数据的每个表示产生轨迹：/n使用对应于所述表示中的所述传感器的所述感应场的至少一部分内的所述车辆的路径的所述轨迹训练数据的子集来生成所述车辆的轨迹；以及/n将所述轨迹与所述传感器数据的所述表示相关联；/n将所述传感器数据作为输入应用于机器学习模型；和/n至少部分地基于将由所述机器学习模型计算的输出与作为地面实况数据的所述轨迹进行比较来训练所述机器学习模型。/n
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