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原文传递动作调节后的车辆控制

专利名称：	动作调节后的车辆控制
摘要：	本公开提供“动作调节后的车辆控制”。基于车辆相对于包括起始位置和结束位置的路线的位置来确定高级车辆命令。获取车辆外部环境的图像。基于将所述高级命令和所述图像输入到深度神经网络来确定转向、制动和动力传动系统命令。通过基于所述转向、制动和动力传动系统命令致动车辆部件来操作所述车辆。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	美国;US
申请人：	福特全球技术公司
发明人：	安德鲁·瓦根马克尔;金塔拉斯·文森特·普斯科里奥斯
专利状态：	有效
申请日期：	2019-03-21T00:00:00+0800
发布日期：	2019-10-22T00:00:00+0800
申请号：	CN201910215935.4
公开号：	CN110356410A
代理机构：	北京连和连知识产权代理有限公司
代理人：	杨帆
分类号：	B60W50/00(2006.01);B;B60;B60W;B60W50
申请人地址：	美国密歇根州迪尔伯恩市
主权项：	1.一种方法，其包括：确定车辆相对于包括起始位置和结束位置的路线的位置；获取车辆外部环境的图像；基于将所述车辆相对于路线的所述位置和所述图像输入到深度神经网络中来确定转向、制动和动力传动系统命令；以及通过基于所述转向、制动和动力传动系统命令致动车辆部件来操作所述车辆。 2.如权利要求1所述的方法，其还包括确定所述车辆相对于所述路线的多个位置并且获取所述车辆外部环境的多个对应图像，其中所述多个位置从所述起始位置分布到所述结束位置。 3.如权利要求2所述的方法，其还包括基于将所述车辆相对于所述路线的所述多个位置和所述多个对应图像输入到所述深度神经网络中来确定多个转向、制动和动力传动系统命令；并且由此通过基于所述多个转向、制动和动力传动系统命令致动车辆部件来操作所述车辆以沿所述路线从所述起始位置行进到所述结束位置。 4.如权利要求1所述的方法，其中所述转向、制动和动力传动系统命令包括扭矩，转向、制动和动力传动系统车辆部件利用所述扭矩向车轮施加力以改变车辆位置、速度和方向。 5.如权利要求1所述的方法，其中所述深度神经网络包括卷积神经网络，所述卷积神经网络包括通过卷积和下采样来处理输入图像的多个池化层以及基于矩阵乘法和偏置偏移输出图像提示的一个或多个全连接层。 6.如权利要求5所述的方法，其中所述深度神经网络包括上下文子网络，所述上下文子网络包括多个全连接神经网络层，所述全连接神经网络层基于矩阵乘法和偏置偏移来处理所述车辆相对于所述路线的输入位置以输出高级命令提示。 7.如权利要求6所述的方法，其中通过输入所述车辆相对于所述路线的记录位置并基于输出高级命令提示与记录的高级命令提示之间的差异反向传播误差来训练所述上下文子网络。 8.如权利要求7所述的方法，其中所述深度神经网络包括神经子网络，所述神经子网络包括多个全连接神经网络层，所述全连接神经网络层输入图像提示和高级命令提示并输出转向、制动和动力传动系统命令。 9.如权利要求8所述的方法，其中通过将所述车辆相对于所述路线的记录位置输入到所述上下文子网络中并将记录的对应图像输入到所述卷积神经网络中并且基于将神经子网络输出转向、制动和动力传动系统命令与记录的转向、制动和动力传动系统命令进行比较反向传播误差来训练所述卷积神经网络和所述神经子网络。 10.如权利要求9所述的方法，其中所述车辆相对于路线的所述位置包括所述车辆相对于地图的位置和所述路线相对于地图的表示。 11.如权利要求10所述的方法，其中所述上下文子网络处理所述车辆相对于地图的所述位置和所述路线相对于地图的表示以确定高级命令提示。 12.如权利要求11所述的方法，其中所述高级命令提示包括高级命令和距离。 13.如权利要求12所述的方法，其中所述记录的高级命令提示是基于通过处理相对于地图的位置和路线确定的高级命令。 14.如权利要求1所述的方法，其中所述车辆外部环境的图像包括与所述路线相关联的位置。 15.一种系统，其包括被编程为执行如权利要求1至14中任一项所述的方法的计算机。
所属类别：	发明专利