用于自主车辆的基于反馈的控制模型的生成制造技术

一种计算机系统，其在位置处接收用于驾驶操纵的数据集，诸如关于车辆状态、由外部传感器指示的外部环境的数据以及关于驾驶操纵的用户反馈。数据集可以从具有各种人口统计和行为属性的用户收集。可以使用实验设计(DOE)算法来选择用户以涵盖大范围的可能的组合。生成随机响应表面模型(SRSM)，其将传感器数据(车辆状态和环境)与关于安全性和舒适性的用户反馈相关联。SRSM可以使用高斯过程回归(GPR)来生成，以模拟不确定性。然后SRSM被用于使用考虑不确定性的优化(OUU)算法来生成控制模型。

Generation of feedback based control models for autonomous vehicles

A computer system that receives data sets for driving control at a location, such as data about vehicle status, external environment indicated by external sensors, and user feedback about driving control. Data sets can be collected from users with various demographic and behavioral attributes. An experimental design (DOE) algorithm can be used to select users to cover a wide range of possible combinations. A random response surface model (SRSM) is generated to correlate sensor data (vehicle status and environment) with user feedback about safety and comfort. SRSM can be generated using Gauss process regression (GPR) to simulate uncertainty. Then SRSM is used to generate the control model by using the uncertainty optimization (OUU) algorithm.

【技术实现步骤摘要】
用于自主车辆的基于反馈的控制模型的生成
本专利技术涉及操作自主车辆。
技术介绍
自主车辆变得越来越与日常相关并在日常的基础上使用。在自主车辆中，控制器依靠传感器来检测周围的障碍物和路面。控制器实现了能够控制转向、制动和加速以到达目的地并避免碰撞的逻辑。本文公开的系统和方法提供了用于实现自主车辆的控制逻辑的改进方法。
技术实现思路
根据本专利技术，提供一种方法，所述方法包括通过计算机系统：接收来自一个或多个自主车辆的一个或多个乘客的反馈；从所述一个或多个自主车辆接收传感器数据和控制数据；根据所述反馈、传感器数据和控制数据生成行为模型；确定所述行为模型的不确定性；以及根据所述行为模型和所述行为模型的不确定性生成控制模型。根据本专利技术的一个实施例，其中所述反馈包括一个或多个驾驶操纵评级，每个所述评级包括位置。根据本专利技术的一个实施例，其中接收反馈包括接收来自多个乘客的反馈。根据本专利技术的一个实施例，该方法还包括由所述计算机系统根据实验设计标准来选择所述多个乘客。根据本专利技术的一个实施例，该方法还包括由所述计算机系统根据实验设计算法来选择所述多个乘客，所述实验设计算法根据潜在乘客的人口统本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法，所述方法包括通过计算机系统执行以下操作：接收来自一个或多个自主车辆的一个或多个乘客的反馈；从所述一个或多个自主车辆接收传感器数据和控制数据；根据所述反馈、所述传感器数据和所述控制数据生成行为模型；确定所述行为模型的不确定性；以及根据所述行为模型和所述行为模型的所述不确定性生成控制模型。

【技术特征摘要】
2017.02.15 US 15/433,7811.一种方法，所述方法包括通过计算机系统执行以下操作：接收来自一个或多个自主车辆的一个或多个乘客的反馈；从所述一个或多个自主车辆接收传感器数据和控制数据；根据所述反馈、所述传感器数据和所述控制数据生成行为模型；确定所述行为模型的不确定性；以及根据所述行为模型和所述行为模型的所述不确定性生成控制模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述反馈包括一个或多个驾驶操纵评级，每个所述评级包括位置。3.根据权利要求2所述的方法，其中接收反馈包括接收来自多个乘客的反馈。4.根据权利要求3所述的方法，还包括由所述计算机系统根据实验设计标准来选择所述多个乘客。5.根据权利要求3所述的方法，还包括由所述计算机系统根据实验设计算法来选择所述多个乘客，所述实验设计算法根据潜在乘客的人口统计属性和所述潜在乘客的驾驶偏好处理所述潜在乘客以供选择。6.根据权利要求1所述的方法，其中根据所述反馈和所述传感器数据生成所述行为模型包括：根据所述反馈和所述传感器数据生成随机响应表面模型(SSRM)，所述SSRM将所述反馈与由所述传感器数据指示的环境因素、在所述传感器数据中指示的所述一个或多个自主车辆的状态以及在所述控制数据中指示的由所述自主车辆采取的控制动作相关联。7.根据权利要求6所述的方法，还包括：由所述计算机系统根据所述反馈、所述传感器数据和所述控制数据的一部分评估所述SSRM；由所述计算机系统确定所述SSRM不令人满意地对应于所述反馈、所述传感器数据和所述控制数据的所述部分；响应于确定所述SSRM不令人满意地对应于所述反馈、所述传感器数据和所述控制数据的所述部分，收集附加反馈、附加传感器数据和附加控制数据；以及使用所述附加反馈、所述附加传感器数据和所述附加控制数据生成更新的SSRM。8.根据权利要求1所述的方法，其中根据所述行为模型和所述模型的所述不确定性来生成所述控制模型包括：使用所述行为模型和所述行为模型的所述不确定性执行考虑不确定性的多目标优化(OUU)算法。9.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器数据包括光检测和测距(LIDAR)传感器、无线电检测和测距(RADAR)传感器以及一个或多个摄像机中的至少一个的输出。10.根据权利要求1所述的方法，还包括：将所述控制模型上传到自主车辆中；由所述自主车辆的控制器接收一个或多个传感器的输...

【专利技术属性】
技术研发人员：江臻，付严，李雨舟，
申请(专利权)人：福特全球技术公司，
类型：发明
国别省市：美国,US