用于确定要由自主车辆执行的操纵的方法和系统技术方案

本发明专利技术公开一种用于确定要由自主车辆执行的操纵的方法和系统。用于确定要由自主车辆执行的操纵的计算机实现的方法包括以下步骤：确定多个潜在操纵；基于预定条件确定所述潜在操纵的子集；基于所述子集确定掩码；确定神经网络的完全连接层的输出；确定所述完全连接层的输出和所述掩码的点积；以及基于所述点积确定要执行的操纵。定要执行的操纵。定要执行的操纵。

【技术实现步骤摘要】
用于确定要由自主车辆执行的操纵的方法和系统


[0001]本公开涉及用于确定要由自主车辆执行的操纵的方法和系统。

技术介绍

[0002]能够(至少部分地)自主驾驶的车辆可能采取会损害自身车辆或其他车辆(或他们的乘员)的安全性的决策。
[0003]因此，需要改进这种车辆的安全性。

技术实现思路

[0004]本公开提供了根据如下方面描述的计算机实现的方法、计算机系统、车辆和非暂时性计算机可读介质。在其他方面、说明书和附图中给出了实施例。
[0005]在一个方面，本公开涉及一种用于确定要由自主车辆执行的操纵的计算机实现的方法，该方法包括由计算机硬件组件执行(换言之，进行)的以下步骤：确定多个潜在操纵；基于预定条件确定多个潜在操纵的子集；基于子集确定掩码；确定神经网络的完全连接层的输出；确定完全连接层的输出和掩码的点积；以及基于点积确定要执行的操纵。
[0006]可以在具有在数据驱动方法之外定义的安全保证的控制任务中使用涉及(人工)神经网络的机器学习技术(例如强化学习RL)。虽然基于RL的规划模块不再负责安全，但是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于确定要由自主车辆执行的操纵的计算机实现的方法，该方法包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：
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确定(202)多个潜在操纵；
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基于预定条件确定(204)所述多个潜在操纵的子集；
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基于所述子集确定(206)掩码；
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确定(208)神经网络的完全连接层的输出；
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确定(210)所述完全连接层的所述输出和所述掩码的点积；以及
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基于所述点积确定(212)要执行的操纵。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述预定条件包括车道可用性、车道变换合法性、对象外观或时间约束中的至少一者。3.根据权利要求1或2中的至少一项所述的计算机实现的方法，其中，所述掩码包括用于安全动作的值“1”和用于非安全动作的值“0”。4.根据权利要求1至3中的至少一项所述的计算机实现的方法，其中，所述点积之后是softmax激活函数。5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，所述softmax激活函数之后是采样；和/或其中，所述softmax激活函数之后是argMax函数。6.根据权利要求1至5中的至少一项所述的计算机实现的方法，其中，在强化学习方法中使用所述神经网络。7.根据权利要求1至6中的至少一项所述的计算机实现的方法，其中，所述多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：APTIV技术有限公司，
类型：发明
国别省市：