Генерация данных виртуальных датчиков для выявления колесного упора - заявка 2016149163 на патент на изобретение в РФ

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
моделируют трехмерную (3D) среду, содержащую один или более объектов;
генерируют данные виртуальных датчиков для множества положений одного или более датчиков в пределах трехмерной среды;
определяют виртуальные контрольные данные, соответствующие каждому из множества положений, причем контрольные данные содержат информацию о по меньшей мере одном объекте в данных виртуальных датчиков; и
сохраняют и связывают данные виртуальных датчиков и виртуальные контрольные данные.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором выдают одно или более из данных виртуальных датчиков и виртуальных контрольных данных для обучения или испытания алгоритма или модели машинного обучения.
3. Способ по п. 2, в котором модель или алгоритм машинного обучения содержит нейронную сеть.
4. Способ по п. 2, в котором один или более объектов содержат парковочный барьер, и при этом обучение алгоритма или модели машинного обучения содержит этап, на котором выдают по меньшей мере часть данных виртуальных датчиков и соответствующих виртуальных контрольных данных для обучения алгоритма или модели машинного обучения определять одно или более из высоты и положения парковочного барьера.
5. Способ по п. 2, в котором испытание алгоритма или модели машинного обучения содержит этап, на котором выдают по меньшей мере часть данных виртуальных датчиков в алгоритм или модель машинного обучения для определения классификации или положения по меньшей мере одного объекта и сравнения классификации или положения с виртуальными контрольными данными.
6. Способ по п. 1, в котором множество положений соответствует запланированным расположениям датчиков на транспортном средстве.
7. Способ по п. 1, в котором данные виртуальных датчиков содержат одно или более из сгенерированных компьютером изображений, сгенерированных компьютером данных радиолокатора, сгенерированных компьютером данных лидара и сгенерированных компьютером ультразвуковых данных.
8. Способ по п. 1, в котором моделирование трехмерной среды содержит этап, на котором случайно формируют разные условия для одного или более из освещения, погоды, положения одного или более объектов и классификации или типа одного или более объектов.
9. Способ по п. 1, в котором генерирование данных виртуальных датчиков содержит этап, на котором периодически генерируют данные виртуальных датчиков во время моделируемого перемещения одного или более датчиков в трехмерной среде.
10. Способ по п. 1, в котором определение виртуальных контрольных данных содержит этап, на котором формируют кадр контрольных данных, комплементарный кадру данных виртуальных датчиков, при этом кадр контрольных данных содержит идентичное значение цвета для пикселей, соответствующих одному или более объектов.
11. Система, содержащая:
компонент среды, выполненный с возможностью моделировать трехмерную (3D) среду, содержащую одно или более препятствий;
компонент виртуальных датчиков, выполненный с возможностью генерировать данные виртуальных датчиков для множества положений одного или более датчиков в пределах трехмерной среды;
компонент контрольных данных, выполненный с возможностью определять виртуальные контрольные данные, соответствующие каждому из множества положений, при этом контрольные данные содержат информацию по меньшей мере об одном препятствии из одного или более препятствий; и
компонент модели, выполненный с возможностью выдавать виртуальные данные восприятия и контрольные данные в модель или алгоритм машинного обучения, чтобы обучать или испытывать модель или алгоритм машинного обучения.
12. Система по п. 11, в которой компонент модели выполнен с возможностью обучать алгоритм или модель машинного обучения, при этом, обучение содержит:
выдачу по меньшей мере части данных виртуальных датчиков и соответствующих виртуальных контрольных данных для обучения алгоритма или модели машинного обучения определять классификацию или положение по меньшей мере одного препятствия.
13. Система по п. 11, в которой компонент модели выполнен с возможностью испытывать алгоритм или модель машинного обучения, при этом, испытание содержит:
выдачу по меньшей мере части данных виртуальных датчиков в алгоритм или модель машинного обучения для определения классификации или положения по меньшей мере одного препятствия; и
сравнение классификации или положения с виртуальными контрольными данными.
14. Система по п. 11, в которой компонент виртуальных датчиков выполнен с возможностью генерировать данные виртуальных датчиков, содержащие одно или более из сгенерированных компьютером изображений, сгенерированных компьютером данных радиолокатора, сгенерированных компьютером данных оптического обнаружения и определения дальности (лидара) и сгенерированных компьютером ультразвуковых данных.
15. Система по п. 11, в которой компонент среды выполнен с возможностью моделировать трехмерную среду посредством случайного формирования разных условий для одного или более из множества положений, при этом разные условия содержат одно или более из:
условий освещения;
погодных условий;
положения одного или более препятствий; и
размеров одного или более препятствий.
16. Компьютерно-читаемое запоминающее устройство, хранящее команды, которые, когда исполняются одним или более процессоров, предписывают одному или более процессору:
генерировать данные виртуальных датчиков для множества положений датчиков в моделированной трехмерной (3D) среде, содержащей один или более объектов;
определять одно или более моделированных условий для каждого из множества положений, при этом, моделированные условия содержат одно или более из классификации, положения, размера по меньшей мере одного объекта из одного или более объектов; и
сохранять и аннотировать данные виртуальных датчиков моделированными условиями.
17. Компьютерно-читаемое запоминающее устройство по п. 16, в котором команды дополнительно предписывают одному или более процессору обучать или испытывать алгоритм или модель машинного обучения на основании одного или более из данных виртуальных датчиков и моделированных условий.
18. Компьютерно-читаемое запоминающее устройство по п. 17, в котором одно или более из следующего:
команды предписывают одному или более процессору обучать алгоритм или модель машинного обучения посредством выдачи по меньшей мере части данных виртуальных датчиков и соответствующих моделированных условий для обучения алгоритма или модели машинного обучения определять одно или более из классификации, положения и размера по меньшей мере одного объекта; и
команды предписывают одному или более процессору испытывать алгоритм или модель машинного обучения посредством выдачи по меньшей мере части данных виртуальных датчиков в алгоритм или модель машинного обучения для определения одного или более из классификации, положения и размера по меньшей мере одного объекта, и посредством сравнения определенных классификации, положения или размера по меньшей мере одного объекта с моделированными условиями.
19. Компьютерно-читаемое запоминающее устройство по п. 16, в котором генерирование данных виртуальных датчиков содержит моделирование трехмерной среды посредством рандомизации одного или более моделированных условий для одного или более из множества положений, при этом, рандомизация одного или более моделированных условий содержит рандомизацию одного или более из:
условий освещения;
погодных условий;
положения одного или более объектов; и
размеров одного или более объектов.
20. Компьютерно-читаемое запоминающее устройство п. 16, в котором определение моделированных условий дополнительно содержит формирование кадра контрольных данных, комплементарного кадру данных виртуальных датчиков, при этом, кадр контрольных данных содержит идентичное значение цвета для пикселей, соответствующих по меньшей мере одному объекту.
Наверх