【技术实现步骤摘要】
至少一个实施例涉及用于生成车辆轨迹以用于评估和/或改进自主车辆计划任务的处理资源。例如，至少一个实施例涉及用于至少部分地基于一个或更多个可微分动态模型和一个或更多个优化方法来生成轨迹的处理器或计算系统。
技术介绍
1、自主车辆(av)通过部分使用预测其他车辆的未来轨迹的神经网络模型来计划其未来的驾驶行为。这些预测是基于该自av对其他车辆最近所经轨迹的观察。测试神经网络模型可靠地预测轨迹的能力，需要在模拟的驾驶环境中生成假设的但真实的其他车辆的轨迹。生成现实轨迹的技术可以得到改进。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种处理器，包括：
2.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个运动至少部分地基于用附加运动数据增强的运动数据，所述附加运动数据至少部分地基于表示车辆运动物理学的一个或更多个方程。
3.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个运动至少部分地基于根据表示车辆运动物理学的一个或更多个方程对运动数据的修改。
4.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个运动是由至少部分地基于记录的现实世界驾驶行为的运动数据表示的。
5.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个运动使得所述一个或更多个预测模型预...
【技术特征摘要】
1.一种处理器，包括：
2.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个运动至少部分地基于用附加运动数据增强的运动数据，所述附加运动数据至少部分地基于表示车辆运动物理学的一个或更多个方程。
3.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个运动至少部分地基于根据表示车辆运动物理学的一个或更多个方程对运动数据的修改。
4.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个运动是由至少部分地基于记录的现实世界驾驶行为的运动数据表示的。
5.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个运动使得所述一个或更多个预测模型预测超出对所述一个或更多个其他运动的指定约束的一个或更多个其他运动。
6.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个运动是由至少部分地基于修改根据一个或更多个损失函数优化的参数的运动数据表示的。
7.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个运动是由包括至少部分地基于加速度值和曲率值的位置值的运动数据表示的。
8.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个预测模型包括一个或更多个其他神经网络。
9.一种计算机实现的方法，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述一个或更多个运动是由至少部分地基于由表示车辆运动物理学的可微分动态模型定义的一个或更多个参数的运动数据表示的。
11.根据权利要求9所述的方法，其中所述一个或更多个运动是由包括添加到现实世界数据点的数据点以创建数据点之间的较小的时间步长的运动数据表示的。
12.根据权利要求9所述的方法，其中所述一个或更多个运动至少部分地基于修改用数据增强的现实世界数据，所述数据至少部分地基于表示运动物理学的一个或更多个方程。
13.根据权利要求9所述的方法，其中所述一个或更多个运动使得所述一个或更多个预测模型连续预测超出对对象运动的指定约束的一个或更多个其他运动。
14.根据权利要求9所述的方法，其中所述一个或更多个运动是由至少部分地基于包括一个或更多个梯度下降方法的一个或更多个优化方法优化的运动数据表示的。
15.根据权利要求9所述的方法，其中所述一个或更多个运动是由至少部分地基于对加速度值和曲率值的优化的运动数据表示的。
16.一种系统，包括：
17.根据权利要求16所述的系统，其中所述一个或更多个运动是由至少部分地基于运动学自行车模型的运动数据表示的。
18.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：Y·曹，C·肖，D·许，A·阿南德库玛，M·帕沃内，
申请(专利权)人：辉达公司，
类型：发明
国别省市：
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