具有与道路的位置相关的传感器信息的机器学习制造技术

描述了与具有与道路的位置相关的传感器信息的机器学习(ML)相关的设备和方法。包含处理资源和存储器资源的存储器系统从传感器接收与车辆相关联且与道路上的位置相关的传感器信息。可使用ML算法对从所述车辆的接收到的传感器信息进行操作，且可基于ML算法传输指令。在实例中，一种方法可包含：在处理资源处从传感器接收与第一车辆相关联且与道路上的位置相关的传感器信息；使用存储于能由所述处理资源存取的存储器资源中的ML算法对与所述第一车辆相关联的接收到的传感器信息进行操作；基于由所述ML算法进行操作的与所述第一车辆相关联的所述传感器信息而传输与所述位置相关的指令。关的指令。关的指令。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】具有与道路的位置相关的传感器信息的机器学习


[0001]本公开大体上涉及半导体存储器和方法，且更特别地，涉及与道路上的车辆的位置相关的传输指令的方法和系统。

技术介绍

[0002]存储器资源通常被提供为计算机或其它电子系统中的内部半导体集成电路。存在许多不同类型的存储器，包含易失性和非易失性存储器。易失性存储器可能需要电力来维持其数据(例如，主机数据、错误数据等)。易失性存储器可包含随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、同步动态随机存取存储器(SDRAM)和晶闸管随机存取存储器(TRAM)等。非易失性存储器可在未通电时通过保持所存储数据来提供持久数据。非易失性存储器可包含NAND快闪存储器、NOR快闪存储器和电阻可变存储器，例如相变随机存取存储器(PCRAM)、电阻性随机存取存储器(RRAM)、铁电随机存取存储器(FeRAM)和例如自旋力矩转移随机存取存储器(STT RAM)的磁阻随机存取存储器(MRAM)等。
[0003]电子系统通常包含若干处理资源(例如，一或多个处理资源)，所述处理资源可从合适的位置检索指令且执行指令和/或将所执行指令的结果存储到合适的位置(例如，存储器资源)。处理资源可包含若干功能单元，例如算术逻辑单元(ALU)电路系统、浮点单元(FPU)电路系统和组合逻辑块，所述功能单元例如可用于通过对数据(例如，一或多个运算数)执行例如AND、OR、NOT、NAND、NOR和XOR等逻辑运算以及反转(例如，NOT)逻辑运算，来执行指令。例如，功能单元电路系统可用以经由若干操作对运算数执行算术运算，例如加法、减法、乘法和除法。
[0004]例如车轮速度、转向和/或机器视觉传感器等传感器正在越来越广泛地实施于车辆中。车辆可为驾驶员操作的车辆、无驾驶员车辆(例如，自主车辆)和/或部分自主车辆。存储器可很大程度上与车辆中的此类传感器结合使用。
附图说明
[0005]图1说明根据本公开的多个实施例的无线地连接与道路的位置相关的多个车辆的系统图。
[0006]图2说明根据本公开的多个实施例的无线地连接与道路的位置相关的多个车辆的系统图。
[0007]图3为根据本公开的多个实施例的包含多个存储器资源的计算系统的图。
[0008]图4为根据本公开的多个实施例的包含以车辆的形式部署在主机上的存储器系统的计算系统的图。
[0009]图5为说明根据本公开的多个实施例的用于使用无线连接点在主机之间共享传感器信息的实例系统的框图。
[0010]图6为表示根据本公开的多个实施例的具有与道路的位置相关的传感器信息的机器学习的实例方法的流程图。
具体实施方式
[0011]本公开包含涉及具有与道路的位置相关的传感器信息的机器学习的方法和系统。例如，存储器可以广泛地用于与用于车辆的操作的车辆传感器有关的车辆中。车辆可为驾驶员操作的车辆、无驾驶员车辆(例如，自主车辆)和/或部分自主车辆。存储器可接收、存储传感器信息和对传感器信息进行操作，包含使用机器学习算法来分析传感器信息。
[0012]根据实施例，可接收与道路的位置相关的车辆传感器信息。接收到的传感器信息可由机器学习算法进行操作以用于分析、诊断和/或控制车辆的操作。特别地，接收到的传感器信息可由机器学习算法进行操作以用于分析、诊断和/或控制与道路的特定位置相关的车辆的操作。在此类实施例中，车辆传感器可提供改进的信息，且由机器学习算法进行操作的与特定道路的特定位置相关的传感器信息可用于实现车辆的更安全操作。
[0013]在实例中，一种方法可包含在处理资源处接收与车辆相关联且与道路上的位置相关的传感器信息。所述车辆可包含多个传感器。所述传感器信息可包含到与车辆的操作相关联的传感器的数据输入。传感器的实例可包含与车辆相关联的机器视觉传感器(例如，视觉辨识(VR)传感器)、速率传感器、位置传感器、转向传感器、制动传感器(例如，力和压力传感器)、发动机性能传感器等。到传感器的信息输入可存储在与车辆相关联的存储器中。处理资源可存取存储于一个特定或多个存储器资源中的传感器信息。至少一个可存取存储器资源还可存储机器学习算法，所述机器学习算法可用于分析和操作从传感器接收且存储于存储器中的信息。处理资源可经配置以执行存储于一或多个可存取存储器资源上的指令。
[0014]存储器资源可包含多种类型的存储器媒体(例如，易失性和/或非易失性)且可将数据写入到各种存储器资源。可写入到存储器媒体的数据输入可基于例如包含于数据中的源、属性、元数据和/或信息等特性而变化。存储器资源所接收的数据输入可基于属性而写入(例如，存储)于特定类型的存储器媒体中。例如，特定存储器媒体类型可基于存储器媒体类型的特性和数据输入的属性而从多个层次的存储器资源选择。存储器媒体类型的特性可包含易失性、非易失性、电力使用、读取/写入时延、占用面积、资源占用和/或成本。
[0015]例如，非易失性存储器可通过在未供电时保持所存储的数据而提供持久数据，且可包含NAND快闪存储器、NOR快闪存储器、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、可擦除可编程ROM(EPROM)和可包含例如PCRAM三维交叉点存储器(例如，3D XPoint
TM
、RRAM、FeRAM、MRAM和可编程导电存储器之类的电阻可变存储器的存储级存储器(SCM)，以及其它类型的存储器。易失性存储器可需要电力以维持其数据(例如，主机数据、错误数据等)且包含RAM、DRAM和SRAM等。不同存储器资源的特性可包含引起与性能、存储密度、能量要求读取/写入速度、成本等相关的折衷的特征。在一些实例中，与其它存储器资源相比，一些存储器资源可更快地读取/写入，但成本较低。在其它实例中，存储器资源可更快但消耗大量电力且减少电池的寿命，其它存储器媒体类型可较慢且消耗较少电力。由于例如移动装置、半自主车辆、全自主车辆、移动人工智能系统等主机变得更流行，所以与计算系统和主机相关的传感器和其它装置也越来越流行。传感器可产生频繁和/或大量数据，计算系统、主机和/或对应于主机的用户接口可使用这些数据来做出与主机操作相关的决策。平衡各种不同存储器媒体类型之间的折衷以存储频繁和/或大量数据可为至关重要的努力。
[0016]本文中的实施例可允许处理资源从传感器接收与车辆相关联的与道路上的位置相关的传感器信息。可使用存储于可由处理资源存取的存储器中的机器学习算法对接收到
的传感器信息进行操作。操作后的信息可用于产生指导性动作并将所述指导性动作传输到车辆和/或传输到道路上的后续车辆。例如，车辆和/或自主车辆的驾驶员可接收由于与道路上的位置相关的第一位置中的厚雾而可见性差的传感器信息。可使用存储于可由处理资源存取的存储器中的机器学习算法对关于厚雾的信息进行操作。基于此，第一车辆可接收将速度从45mph减小到10mph的指令。在一些实施例中，接收到的传感器信息可用于经由机器学习算法确定接收到的信息是否类似于接收到的关于与道路相关的位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，其包括：在处理资源处从传感器接收与第一车辆相关联且与道路上的位置相关的传感器信息；使用存储于能由所述处理资源存取的存储器资源中的机器学习算法对与所述第一车辆相关联的接收到的传感器信息进行操作；以及基于由所述机器学习算法进行操作的与所述第一车辆相关联的所述传感器信息而传输与所述位置相关的指令。2.根据权利要求1所述的方法，其中接收传感器信息包括在无线地连接到所述第一车辆的所述处理资源处接收传感器信息。3.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括基于由所述第一车辆对传感器信息进行操作而产生直接到第二车辆的指导性动作。4.根据权利要求1所述的方法，其包括在当前时间内接收所述传感器信息且与在不同时间段内的多个传感器信息进行比较。5.根据权利要求1至4中任一权利要求所述的方法，其包括经由基站将机器习得数据从所述第一车辆传输到所述第二车辆。6.根据权利要求5所述的方法，其包括响应于所述第一车辆的操作参数的改变经由所述基站广播所述指导性动作。7.根据权利要求1至4中任一权利要求所述的方法，其进一步包括在所述处理资源处接收响应于随时间接收的与所述道路上的所述位置相关的传感器信息的改变而改变的传感器信息。8.一种系统，其包括车辆；传感器，其能够对处理资源进行存取，所述处理资源经配置以对存储器资源执行指令以在当前时间内从所述车辆传输与道路上的位置相关的传感器信息；并且所述处理资源用于：接收关于所述车辆且与所述道路上的所述位置相关的所述传感器信息；并且基于关于所述车辆的由机器学习算法进行操作的所述传感器信息而传输与所述位置相关的指令。9.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理资源无线地连接到所述车辆且经配置以执行存储于所述存储器资源上的指令以基于所述车辆经历操作参数的改变而接收所述传感器信息。10.根据权利要求8至9中任一权利要求所述的系统，其中所述处理资源经配置以执行存储于所述存储器资源上的指令以接收关于所述车辆的在不同时间段与所述道路的所述位置相关的传感器信息。11.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理资源在所述车辆上且经配置以执行存储于所述存储器资源上的指令，以通过将在所述当前时间内已操作的传感器信息与在所述不同时间段接收到的传感器信息进行比较来选择性地确定预测性动作。12.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理资源经配置以执行存储于所述存储器资源上的指令，以通过将在所述当前时间内所述已操作的传感器信息与...

【专利技术属性】
技术研发人员：F，
申请(专利权)人：美光科技公司，
类型：发明
国别省市：