Es sind Verfahren zum Erlernen, sicherheitskritische Szenarien für autonome Fahrzeuge zu identifizieren, vorgesehen. Es werden erste Zustandsinformationen empfangen, die einen ersten Zustand eines Fahrszenarios repräsentieren. Die Informationen weisen einen Zustand eines Fahrzeugs und einen Zustand eines Agenten in der Umgebung des Fahrzeugs auf. Die ersten Zustandsinformationen werden mit einem neuronalen Netz verarbeitet, um wenigstens eine durch den Agenten auszuführende Aktion zu bestimmen, einschließlich einer Wahrnehmungsverschlechterungsaktion, die eine Fehlwahrnehmung des Agenten durch ein Wahrnehmungssystem des Fahrzeugs hervorruft. Zweite Zustandsinformationen, die einen zweiten Zustand des Fahrszenarios repräsentieren, werden nach der Ausführung der wenigstens einen Aktion empfangen. Es wird eine Belohnung für die Aktion bestimmt. Erste und zweite Abstände zwischen dem Fahrzeug und dem Agenten werden bestimmt und verglichen, um die Belohnung für die wenigstens eine Aktion zu bestimmen. Wenigstens ein Gewicht des neuronalen Netzes wird auf der Grundlage der Belohnung angepasst.

    Provided are methods for learning to identify safety-critical scenarios for autonomous vehicles. First state information representing a first state of a driving scenario is received. The information includes a state of a vehicle and a state of an agent in the vehicle's environment. The first state information is processed with a neural network to determine at least one action to be performed by the agent, including a perception degradation action causing misperception of the agent by a perception system of the vehicle. Second state information representing a second state of the driving scenario is received after performance of the at least one action. A reward for the action is determined. First and second distances between the vehicle and the agent are determined and compared to determine the reward for the at least one action. At least one weight of the neural network is adjusted based on the reward.


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    Titel :

    ERLERNEN DER IDENTIFIKATION SICHERHEITSKRITISCHER SZENARIEN FÜR EIN AUTONOMES FAHRZEUG


    Beteiligte:
    FU JAMES GUO MING (Autor:in) / PENDLETON SCOTT D (Autor:in) / ENG YOU HONG (Autor:in) / PAN YU (Autor:in) / YANG JIONG (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    23.03.2023


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch


    Klassifikation :

    IPC:    B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion



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