RU2018103736A - Способ и система формирования моделей управления на основе обратной связи для автономного транспортного средства - Google Patents
Способ и система формирования моделей управления на основе обратной связи для автономного транспортного средства Download PDFInfo
- Publication number
- RU2018103736A RU2018103736A RU2018103736A RU2018103736A RU2018103736A RU 2018103736 A RU2018103736 A RU 2018103736A RU 2018103736 A RU2018103736 A RU 2018103736A RU 2018103736 A RU2018103736 A RU 2018103736A RU 2018103736 A RU2018103736 A RU 2018103736A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- feedback
- sensor data
- model
- passengers
- ssrm
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims 13
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 title claims 3
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims 12
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims 4
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims 2
- 238000013401 experimental design Methods 0.000 claims 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
- B60W40/09—Driving style or behaviour
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0013—Planning or execution of driving tasks specially adapted for occupant comfort
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
- B60W30/0953—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to vehicle dynamic parameters
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
- B60W10/18—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of braking systems
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
- B60W10/20—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of steering systems
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/0098—Details of control systems ensuring comfort, safety or stability not otherwise provided for
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/048—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators using a predictor
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/0088—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0255—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
- B60W2050/0028—Mathematical models, e.g. for simulation
- B60W2050/0029—Mathematical model of the driver
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
- B60W2050/0028—Mathematical models, e.g. for simulation
- B60W2050/0031—Mathematical model of the vehicle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0062—Adapting control system settings
- B60W2050/0075—Automatic parameter input, automatic initialising or calibrating means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0062—Adapting control system settings
- B60W2050/0075—Automatic parameter input, automatic initialising or calibrating means
- B60W2050/0083—Setting, resetting, calibration
- B60W2050/0088—Adaptive recalibration
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
- B60W2540/215—Selection or confirmation of options
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/10—Historical data
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
Claims (41)
1. Способ, содержащий, посредством компьютерной системы, этапы, на которых:
- принимают обратную связь от одного или более пассажиров одного или более автономных транспортных средств;
- принимают данные датчиков и управляющие данные из одного или более автономных транспортных средств;
- формируют поведенческую модель согласно обратной связи, данным датчиков и управляющим данным;
- определяют неопределенность для поведенческой модели; и
- формируют модель управления согласно поведенческой модели и неопределенности для поведенческой модели.
2. Способ по п. 1, в котором обратная связь включает в себя один или более рейтингов маневра при вождении, причем каждый рейтинг включает в себя местоположение.
3. Способ по п. 2, в котором прием обратной связи включает в себя этап, на котором принимают обратную связь от множества пассажиров.
4. Способ по п. 3, дополнительно содержащий этап, на котором выбирают, посредством компьютерной системы, множество пассажиров согласно критериям планирования эксперимента.
5. Способ по п. 3, дополнительно содержащий этап, на котором выбирают, посредством компьютерной системы, множество пассажиров согласно алгоритму на основе планирования эксперимента, который обрабатывает потенциальных пассажиров для выбора согласно демографическим атрибутам потенциальных пассажиров и предпочтениям при вождении потенциальных пассажиров.
6. Способ по п. 1, в котором формирование модели поведения согласно обратной связи и данным датчиков содержит этап, на котором формируют стохастическую модель поверхности отклика (SSRM) согласно обратной связи и данным датчиков, причем SSRM связывает обратную связь с факторами окружающей среды, указываемыми посредством данных датчиков, состоянием одного или более автономных транспортных средств, указываемым в данных датчиков, и управляющими действиями, предпринимаемыми автономным транспортным средством, указываемыми в управляющих данных.
7. Способ по п. 6, дополнительно содержащий этапы, на которых:
- оценивают, посредством компьютерной системы, SSRM согласно части обратной связи, данных датчиков и управляющих данных;
- определяют, посредством компьютерной системы, то, что SSRM не соответствует удовлетворительно части обратной связи, данных датчиков и управляющих данных;
- в ответ на определение того, что SSRM не соответствуют удовлетворительно части обратной связи, данных датчиков и управляющих данных, собирают дополнительную обратную связь, дополнительные данные датчиков и дополнительные управляющие данные; и
- формируют обновленную SSRM с использованием дополнительной обратной связи, дополнительных данных датчиков и дополнительных управляющих данных.
8. Способ по п. 1, в котором формирование модели управления согласно модели поведения и неопределенности для модели содержит этап, на котором выполняют алгоритм многоцелевой оптимизации в условиях неопределенности (OUU) с использованием поведенческой модели и неопределенности для поведенческой модели.
9. Способ по п. 1, в котором данные датчиков включают в себя выводы, по меньшей мере, одного из (лидарного) датчика оптического обнаружения и дальнометрии, (радарного) датчика радиообнаружения и дальнометрии и одной или более камер.
10. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
- выгружают модель управления в автономное транспортное средство;
- принимают, посредством контроллера автономного транспортного средства, вывод одного или более датчиков; и
- осуществляют автономное вождение, посредством контроллера, автономного транспортного средства с использованием выводов, обрабатываемых согласно модели управления.
11. Система, содержащая одно или более устройств обработки и одно или более запоминающих устройств, функционально соединенных с одним или более устройств обработки, причем одно или более запоминающих устройств сохраняют исполняемый код, выполненный с возможностью инструктировать одному или более устройств обработки:
- принимать обратную связь от одного или более пассажиров одного или более автономных транспортных средств;
- принимать данные датчиков и управляющие данные из одного или более автономных транспортных средств;
- формировать поведенческую модель согласно обратной связи, данным датчиков и управляющим данным;
- определять неопределенность для поведенческой модели; и
- формировать модель управления согласно поведенческой модели и неопределенности для поведенческой модели.
12. Система по п. 11, в которой обратная связь включает в себя один или более рейтингов маневра при вождении, причем каждый рейтинг включает в себя местоположение.
13. Система по п. 12, в которой один или более пассажиров включают в себя множество пассажиров.
14. Система по п. 13, в которой исполняемый код дополнительно сконфигурирован с возможностью инструктировать одному или более обрабатывающих устройств выбирать множество пассажиров согласно критериям планирования эксперимента.
15. Система по п. 13, в которой исполняемый код дополнительно сконфигурирован с возможностью инструктировать одному или более обрабатывающих устройств выбирать множество пассажиров согласно алгоритму на основе планирования эксперимента, который обрабатывает потенциальных пассажиров для выбора согласно демографическим атрибутам потенциальных пассажиров и предпочтениям при вождении потенциальных пассажиров.
16. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно сконфигурирован с возможностью инструктировать одному или более обрабатывающих устройств формировать модель поведения согласно обратной связи и данным датчиков посредством формирования стохастической модели поверхности отклика (SSRM) согласно обратной связи и данным датчиков, причем SSRM связывает обратную связь с факторами окружающей среды, указываемыми посредством данных датчиков, состоянием одного или более автономных транспортных средств, указываемым в данных датчиков, и управляющими действиями, предпринимаемыми автономным транспортным средством, указываемыми в управляющих данных.
17. Система по п. 16, в которой исполняемый код дополнительно сконфигурирован с возможностью инструктировать одному или более устройств обработки:
- оценивать SSRM согласно части обратной связи, данных датчиков и управляющих данных;
- если SSRM не соответствует удовлетворительно части обратной связи, данных датчиков и управляющих данных:
- собирать дополнительную обратную связь, дополнительные данные датчиков и дополнительные управляющие данные; и
- формировать обновленную SSRM с использованием дополнительной обратной связи, дополнительных данных датчиков и дополнительных управляющих данных.
18. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно сконфигурирован с возможностью инструктировать одному или более обрабатывающих устройств формировать модель управления согласно модели поведения и неопределенности для модели посредством выполнения алгоритма многоцелевой оптимизации в условиях неопределенности (OUU) с использованием поведенческой модели и неопределенности для поведенческой модели.
19. Система по п. 11, в которой данные датчиков включают в себя выводы, по меньшей мере, одного из (лидарного) датчика оптического обнаружения и дальнометрии, (радарного) датчика радиообнаружения и дальнометрии и одной или более камер.
20. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно сконфигурирован с возможностью инструктировать одному или более обрабатывающих устройств выгружать модель управления в автономное транспортное средство.
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/433,781 US10449958B2 (en) | 2017-02-15 | 2017-02-15 | Feedback-based control model generation for an autonomous vehicle |
US15/433,781 | 2017-02-15 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2018103736A true RU2018103736A (ru) | 2019-08-02 |
Family
ID=61731188
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2018103736A RU2018103736A (ru) | 2017-02-15 | 2018-01-31 | Способ и система формирования моделей управления на основе обратной связи для автономного транспортного средства |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10449958B2 (ru) |
CN (1) | CN108423005B (ru) |
DE (1) | DE102018103107A1 (ru) |
GB (1) | GB2560439A (ru) |
MX (1) | MX2018001705A (ru) |
RU (1) | RU2018103736A (ru) |
Families Citing this family (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10501014B2 (en) * | 2018-03-02 | 2019-12-10 | Uatc, Llc | Remote assist feedback system for autonomous vehicles |
JP7073880B2 (ja) * | 2018-04-19 | 2022-05-24 | トヨタ自動車株式会社 | 進路決定装置 |
US10800408B2 (en) * | 2018-05-24 | 2020-10-13 | Baidu Usa Llc | Determining driving paths for autonomous driving that avoid moving obstacles |
US11199847B2 (en) * | 2018-09-26 | 2021-12-14 | Baidu Usa Llc | Curvature corrected path sampling system for autonomous driving vehicles |
US11657318B2 (en) | 2018-10-19 | 2023-05-23 | Waymo Llc | Assessing ride quality for autonomous vehicles |
CN111123733B (zh) * | 2018-10-31 | 2022-10-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 自动驾驶仿真方法、装置、设备及计算机可读介质 |
JP2022513429A (ja) * | 2018-11-08 | 2022-02-08 | シモウディス,エバンゲロス | 乗り物データを管理するためのシステムおよび方法 |
FR3089029B1 (fr) * | 2018-11-28 | 2020-10-30 | Psa Automobiles Sa | Procede de constitution d’un ensemble de donnees informatives en utilisant un systeme informatique embarque a bord d’un vehicule terrestre a moteur |
JP7361775B2 (ja) * | 2018-12-10 | 2023-10-16 | ホアウェイ クラウド コンピューティング テクノロジーズ カンパニー リミテッド | 自律運転のための個人運転スタイル学習 |
CN111459121A (zh) * | 2019-01-18 | 2020-07-28 | 上汽通用汽车有限公司 | 车辆辅助驾驶测试系统和方法 |
EP3693243A1 (en) * | 2019-02-06 | 2020-08-12 | Zenuity AB | Method and system for controlling an automated driving system of a vehicle |
CN110046378B (zh) * | 2019-02-28 | 2022-09-13 | 昆明理工大学 | 一种基于进化多目标优化的选择性分层集成高斯过程回归软测量建模方法 |
CN110007617B (zh) * | 2019-03-29 | 2020-12-01 | 北京航空航天大学 | 一种飞行器半实物仿真系统的不确定度传递分析方法 |
WO2020202453A1 (ja) * | 2019-04-01 | 2020-10-08 | ヤマハ発動機株式会社 | 顧客インサイト分析方法、顧客インサイト分析装置、価値観データを用いる情報処理方法及び価値観データを用いる情報処理装置 |
CN110032075B (zh) * | 2019-05-28 | 2022-04-05 | 哈尔滨工程大学 | 一种动力定位船饱和补偿控制系统设计方法 |
DE102019116980A1 (de) * | 2019-06-24 | 2020-12-24 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren und System zum selektiven Lernen von Fahrzeugdaten |
CN110599620B (zh) * | 2019-07-26 | 2021-12-24 | 广州亚美信息科技有限公司 | 数据处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质 |
US11702090B2 (en) | 2019-08-06 | 2023-07-18 | Nissan North America | System for an automated vehicle |
US11454971B2 (en) * | 2019-08-29 | 2022-09-27 | GM Global Technology Operations LLC | Methods and systems for learning user preferences for lane changes |
US11548520B2 (en) * | 2019-10-11 | 2023-01-10 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Control of autonomous vehicles adaptive to user driving preferences |
US20210132611A1 (en) * | 2019-11-06 | 2021-05-06 | Uber Technologies, Inc. | Aerial ride quality improvement system using feedback |
CN110941272B (zh) * | 2019-11-27 | 2022-09-06 | 深圳先进技术研究院 | 自动驾驶控制方法和设备 |
CN113095344A (zh) * | 2020-01-08 | 2021-07-09 | 奥迪股份公司 | 评价、优化装置、系统及方法、车辆、服务器和介质 |
NL2025945B1 (en) | 2020-06-29 | 2022-03-04 | Avular Bv | Online and real-time estimation of robot behaviour by combining a known part of a robot model with an estimation of the unknown part of the same robot model based on incremental sparse spectrum gaussian process estimation |
CN112287461B (zh) * | 2020-11-03 | 2023-06-23 | 浙江天行健智能科技有限公司 | 基于高斯过程回归的汽车驾驶模拟器制动系统建模方法 |
CN112464160B (zh) * | 2020-11-23 | 2021-11-26 | 浙江天行健智能科技有限公司 | 一种基于模拟驾驶器的制动失效驾驶员行为建模方法 |
CN112800670B (zh) * | 2021-01-26 | 2024-05-03 | 清华大学 | 驾驶认知模型多目标结构优化方法及装置 |
USD985619S1 (en) | 2021-08-23 | 2023-05-09 | Waymo Llc | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
DE102022108677B3 (de) | 2022-04-11 | 2023-06-01 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | Verfahren, System und Computerprogrammprodukt zur Ermittlung von objektiven Kenngrößen für die Prädiktion einer subjektiven Bewertung eines Fahrassistenzsystems und/oder einer automatisierten Fahrassistenzfunktion |
CN114821856B (zh) * | 2022-04-18 | 2023-04-07 | 大连理工大学 | 一种并联于行车电脑的汽车快速维修智能辅助装置 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5390118A (en) | 1990-10-03 | 1995-02-14 | Aisin Seiki Kabushiki Kaisha | Automatic lateral guidance control system |
JP5161643B2 (ja) * | 2008-04-23 | 2013-03-13 | 富士重工業株式会社 | 安全運転支援システム |
JP4591541B2 (ja) | 2008-05-14 | 2010-12-01 | 横浜ゴム株式会社 | 車両の走行条件評価方法及びその評価装置 |
KR101138758B1 (ko) | 2008-12-03 | 2012-04-24 | 한양대학교 산학협력단 | 차량의 승차감에 대한 강건최적설계방법 |
US9298575B2 (en) * | 2011-10-12 | 2016-03-29 | Lytx, Inc. | Drive event capturing based on geolocation |
US20130197736A1 (en) * | 2012-01-30 | 2013-08-01 | Google Inc. | Vehicle control based on perception uncertainty |
US9495874B1 (en) | 2012-04-13 | 2016-11-15 | Google Inc. | Automated system and method for modeling the behavior of vehicles and other agents |
AU2014223584B9 (en) * | 2013-02-26 | 2017-03-02 | Polaris Industries Inc. | Recreational vehicle interactive telemetry, mapping, and trip planning system |
AT514754B1 (de) * | 2013-09-05 | 2018-06-15 | Avl List Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Optimierung von Fahrassistenzsystemen |
EP2921363A1 (en) | 2014-03-18 | 2015-09-23 | Volvo Car Corporation | Vehicle, vehicle system and method for increasing safety and/or comfort during autonomous driving |
CN104036100B (zh) | 2014-07-01 | 2017-05-10 | 重庆大学 | 不确定性下基于贝叶斯偏差修正的汽车可靠性设计优化方法 |
US9958870B1 (en) * | 2015-09-29 | 2018-05-01 | Amazon Technologies, Inc. | Environmental condition identification assistance for autonomous vehicles |
US9568915B1 (en) * | 2016-02-11 | 2017-02-14 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | System and method for controlling autonomous or semi-autonomous vehicle |
CN106064623A (zh) | 2016-06-03 | 2016-11-02 | 北京理工大学 | 混合动力车辆在制动过程中换档控制优化方法 |
US10029698B2 (en) | 2016-07-19 | 2018-07-24 | Futurewei Technologies, Inc. | Adaptive passenger comfort enhancement in autonomous vehicles |
WO2018057978A1 (en) | 2016-09-23 | 2018-03-29 | Apple Inc. | Decision making for autonomous vehicle motion control |
-
2017
- 2017-02-15 US US15/433,781 patent/US10449958B2/en active Active
-
2018
- 2018-01-31 RU RU2018103736A patent/RU2018103736A/ru not_active Application Discontinuation
- 2018-02-08 CN CN201810129143.0A patent/CN108423005B/zh active Active
- 2018-02-09 MX MX2018001705A patent/MX2018001705A/es unknown
- 2018-02-12 GB GB1802284.8A patent/GB2560439A/en not_active Withdrawn
- 2018-02-12 DE DE102018103107.6A patent/DE102018103107A1/de active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
MX2018001705A (es) | 2018-11-09 |
CN108423005A (zh) | 2018-08-21 |
GB201802284D0 (en) | 2018-03-28 |
GB2560439A (en) | 2018-09-12 |
US20180229723A1 (en) | 2018-08-16 |
DE102018103107A1 (de) | 2018-08-16 |
US10449958B2 (en) | 2019-10-22 |
CN108423005B (zh) | 2022-12-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2018103736A (ru) | Способ и система формирования моделей управления на основе обратной связи для автономного транспортного средства | |
US11661068B2 (en) | Vehicle system for recognizing objects | |
KR102043143B1 (ko) | 인공신경망을 이용한 agv 주행제어 방법 및 장치 | |
CN111252061B (zh) | 用于自动驾驶车辆的实时决策制定 | |
US10061316B2 (en) | Control policy learning and vehicle control method based on reinforcement learning without active exploration | |
US11919518B2 (en) | Vehicle lane change control method and device | |
IL273953B2 (en) | Pedestrian behavior predictions for autonomous vehicles | |
WO2020140047A4 (en) | Distance to obstacle detection in autonomous machine applications | |
US20180009445A1 (en) | Online learning and vehicle control method based on reinforcement learning without active exploration | |
WO2018189404A1 (en) | Distributional reinforcement learning | |
CN112805198A (zh) | 用于自主驾驶的个人驾驶风格学习 | |
JP6845529B2 (ja) | 行動決定システム及び自動運転制御装置 | |
EP3688675A1 (en) | Distributional reinforcement learning for continuous control tasks | |
JP2019508665A5 (ru) | ||
US10795327B2 (en) | System and method for context-driven predictive simulation selection and use | |
EP3151169A3 (en) | Methods and systems for optimizing hidden markov model based land change prediction | |
JP6840363B2 (ja) | ネットワーク学習装置、行動決定装置、ネットワーク学習方法、及びプログラム | |
CN110626334A (zh) | 用于基于预期的车道偏离控制车辆的系统和方法 | |
KR101551701B1 (ko) | 무인자율차량 및 이의 동적환경기반 자율주행방법 | |
CN112534367B (zh) | 学习装置、控制装置、学习方法以及计算机可读存储介质 | |
JP2019537140A5 (ru) | ||
CN110901656A (zh) | 用于自动驾驶车辆控制的实验设计方法和系统 | |
JP6213277B2 (ja) | 車両制御装置及びプログラム | |
JP2019031268A (ja) | 能動的探索なしの強化学習に基づく制御ポリシー学習及び車両制御方法 | |
US10223617B1 (en) | Image processing with recurrent attention |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FA93 | Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination) |
Effective date: 20210201 |