Алгоритм обучения для избежания столкновений - заявка 2017100440 на патент на изобретение в РФ

1. Способ, состоящий в том, что:
определяют посредством компьютерной системы трехмерную (3D) модель;
моделируют, посредством компьютерной системы, два или более выходных сигналов с датчиков по звуку от движущегося по разделительной линии транспортного средства, падающему на два или более расположений датчиков подвергаемого воздействию транспортного средства в трехмерной модели; и
обучают, посредством компьютерной системы, модель машинного обучения с использованием расположения движущегося по разделительной линии транспортного средства в трехмерной модели с течением времени и двух или более выходных сигналов с датчиков.
2. Способ по п. 1, дополнительно состоящий в том, что:
определяют на подвергаемом воздействию транспортном средстве одно или более расположений камер;
моделируют выявление изображений в одном или более расположений камер; и
обучают модель машинного обучения с использованием как изображений, так и двух или более выходных сигналов с датчиков.
3. Способ по п. 2, дополнительно состоящий в том, что:
определяют на подвергаемом воздействию транспортном средстве расположение датчика с радиолокатором;
моделируют выходной сигнал с датчика с радиолокатором согласно трехмерной модели; и
обучают модель машинного обучения с использованием всех из изображений, выходного сигнала с датчика с радиолокатором и двух или более выходных сигналов с датчиков.
4. Способ по п. 3, дополнительно состоящий в том, что:
определяют на подвергаемом воздействию транспортном средстве расположение датчика с лазерным локатором;
моделируют последовательность плотных множеств точек, выявленных из расположения датчика с лазерным локатором трехмерной модели; и
обучают модель машинного обучения с использованием всех из изображений, выходного сигнала с датчика с радиолокатором, последовательности плотных множеств точек и двух или более выходных сигналов с датчиков.
5. Способ по п. 1, в котором определение трехмерной модели дополнительно заключается в том, что определяют векторы скорости для множества транспортных средств, движущегося по разделительной линии транспортного средства и подвергаемого воздействию транспортного средства.
6. Способ по п. 1, в котором модель машинного обучения является глубинной нейронной сетью.
7. Способ по п. 1, в котором моделирование двух или более выходных сигналов с датчиков по звуку множества транспортных средств, падающему на два или более расположений датчиков, состоит в том, что моделируют эффекты Доплера и расстояния распространения звука.
8. Способ по п. 1, где движущееся по разделительной линии транспортное средство моделируется в качестве движущегося по разделительной линии мотоцикла, испускающего шумы двигателя, характерные мотоциклу.
9. Способ по п. 1, дополнительно состоящий в том, что:
предусматривают транспортное средство, включающее в себя контроллер транспортного средства и два или более микрофонов;
программируют контроллер транспортного средства моделью машинного обучения.
принимают, посредством контроллера транспортного средства, два или более звуковых потоков с двух или более микрофонов;
вводят, посредством контроллера транспортного средства, два или более звуковых потоков в модель машинного обучения;
(a) определяют, посредством контроллера транспортного средства, что модель машинного обучения указывает, что два или более звуковых потоков указывают на данный момент, что движущееся по разделительной линии транспортное средство присутствует;
в ответ на (a), по меньшей мере одно из того, что выводят сигнал тревоги и воздерживаются от побуждения транспортного средства входить в область между полосами движения.
10. Способ по п. 9, дополнительно состоящий в том, что:
(b) определяют, посредством контроллера транспортного средства, вслед за (a), что модель машинного обучения указывает, что два или более звуковых потоков на данный момент не указывают, что движущееся по разделительной линии транспортное средство присутствует;
в ответ на (b), прекращают вывод сигнала тревоги контроллером транспортного средства и дают возможность, посредством контроллера транспортного средства, перемещения в область между полосами движения.
11. Система, содержащая один или более процессоров и одно или более устройств памяти, присоединенных к одному или более процессоров, одно или более устройств памяти хранят исполняемый код, действующий, чтобы:
определять трехмерную модель, включающую в себя дорогу и множество транспортных средств, движущееся по разделительной линии транспортное средство и подвергаемое воздействию транспортное средство, включающее в себя два или более расположений датчиков, расположенные на дороге;
моделировать два или более выходных сигналов с датчиков по звуку от множества транспортных средств, падающему на два или более расположений датчиков; и
обучать модель машинного обучения с использованием расположения движущегося по разделительной линии транспортного средства с течением времени и двух или более выходных сигналов с датчиков.
12. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно является действующим, чтобы побуждать один или более процессоров:
определять на подвергаемом воздействию транспортном средстве одно или более расположений камер;
моделировать выявление изображений в одном или более расположений камер; и
обучать модель машинного обучения с использованием как изображений, так и двух или более выходных сигналов с датчиков.
13. Система по п. 12, в которой исполняемый код дополнительно является действующим, чтобы побуждать один или более процессоров:
определять на подвергаемом воздействию транспортном средстве расположение датчика с радиолокатором;
моделировать выходной сигнал с датчика с радиолокатором согласно трехмерной модели; и
обучать модель машинного обучения с использованием всех из изображений, выходного сигнала с датчика с радиолокатором и двух или более выходных сигналов с датчиков.
14. Система по п. 13, в которой исполняемый код дополнительно является действующим, чтобы побуждать один или более процессоров:
определять на подвергаемом воздействию транспортном средстве расположение датчика с лазерным локатором;
моделировать последовательность плотных множеств точек, выявленных из расположения датчика с лазерным локатором трехмерной модели; и
обучать модель машинного обучения с использованием всех из изображений, выходного сигнала с датчика с радиолокатором, последовательности плотных множеств точек и двух или более выходных сигналов с датчиков.
15. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно является действующим, чтобы побуждать один или более процессоров определять трехмерную модель, определяя векторы скорости для множества транспортных средств, движущегося по разделительной линии транспортного средства и подвергаемого воздействию транспортного средства.
16. Система по п. 11, в которой модель машинного обучения является глубинной нейронной сетью.
17. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно является действующим, чтобы побуждать один или более процессоров моделировать два или более выходных сигналов с датчиков по звуку множества транспортных средств, падающему на два или более расположения датчиков, моделируя эффекты Доплера и расстояния распространения звука.
18. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно является действующим, чтобы побуждать один или более процессоров моделировать движущееся по разделительной линии транспортное средство в качестве движущегося по разделительной линии мотоцикла, испускающего шумы двигателя, характерные мотоциклу.
19. Система по п. 11, дополнительно содержащая транспортное средство, включающее в себя контроллер транспортного средства и два или более микрофонов;
при этом, контроллер транспортного средства запрограммирован моделью машинного обучения;
при этом, контроллер транспортного средства дополнительно запрограммирован:
принимать два или более звуковых потоков с двух или более микрофонов;
вводить два или более звуковых потоков в модель машинного обучения;
если модель машинного обучения указывает, что два или более звуковых потоков указывают на данный момент, что присутствует движущееся по разделительной линии транспортное средство, по меньшей мере одному из того, чтобы выводить сигнал тревоги посредством контроллера транспортного средства и воздерживаться, посредством контроллера транспортного средства, от перемещения транспортного средства в область между полосами движения.
20. Способ по п. 9, дополнительно состоящий в том, что:
если модель машинного обучения указывает, что два или более звуковых потоков указывают на данный момент, что присутствует движущееся по разделительной линии транспортное средство, по меньшей мере одно из того, что воздерживаются от вывода сигнала тревоги контроллером транспортного средства и дают возможность, посредством контроллера транспортного средства, перемещения в область между полосами движения.
Наверх