Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen, wobei das Modell ein generatives Latente-Variablen-Modell ist, welches zur Vorhersage oder Planung von ein oder mehreren Bewegungstrajektorien für ein oder mehrere bewegliche Einheiten unter Vermeidung von Kollisionen eingerichtet ist, wobei das Verfahren umfasst: Erfassen von einer oder mehreren zurückgelegten Bewegungstrajektorien, wobei jede Bewegungstrajektorie einer der beweglichen Einheiten zugeordnet ist, und wobei jede Bewegungstrajektorie eine bisherige Bewegung der zugeordneten beweglichen Einheit über eine vorgegebene Zeitspanne hinweg angibt; Eingeben der Bewegungstrajektorien als beobachtbare Variablen in das Modell als Trainingsdaten; Festlegen des zuletzt eingenommenen Punkts einer Bewegungstrajektorie in einem Koordinatensystem als das Ziel der jeweiligen Bewegungstrajektorie; Definieren einer latenten Variablen des Modells so, dass sie Punkte des Koordinatensystems abbildet; und Einbringen der festgelegten Ziele der ein oder mehreren Bewegungstrajektorien in das Training des Modells mittels der definierten latenten Variablen.
Verfahren zum Planen von Bewegungstrajektorien durch ein Modell für maschinelles Lernen
2024-01-11
Patent
Electronic Resource
German
European Patent Office | 2020
|Optimierung der Diagnose durch maschinelles Lernen aus Felddaten
Tema Archive | 2012
|ERKENNUNG VON HANDS-OFF-SITUATIONEN DURCH MASCHINELLES LERNEN
European Patent Office | 2021
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