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1. (WO2018063428) MODÈLE PHYSIQUE ET PROCÉDÉ COMBINÉ D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR SIMULER LE MOUVEMENT D'UN VÉHICULE AUTONOME
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N° de publication : WO/2018/063428 N° de la demande internationale : PCT/US2017/013930
Date de publication : 05.04.2018 Date de dépôt international : 18.01.2017
CIB :
G06F 7/00 (2006.01) ,G08G 1/16 (2006.01)
[IPC code unknown for G06F 7][IPC code unknown for G08G 1/16]
Déposants :
BAIDU USA LLC [US/US]; 1195 Bordeaux Drive Sunnyvale, California 94089, US
Inventeurs :
ZHU, Fan; US
KONG, Qi; US
YANG, Guang; US
WANG, Jingao; US
Mandataire :
SHAO, Kevin G.; US
MALLIE, Michael J.; US
VINCENT, Lester J.; US
Données relatives à la priorité :
15/278,71928.09.2016US
Titre (EN) A PHYSICAL MODEL AND MACHINE LEARNING COMBINED METHOD TO SIMULATE AUTONOMOUS VEHICLE MOVEMENT
(FR) MODÈLE PHYSIQUE ET PROCÉDÉ COMBINÉ D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR SIMULER LE MOUVEMENT D'UN VÉHICULE AUTONOME
Abrégé :
(EN) In one embodiment, a driving scenario is identified for a next movement for an autonomous vehicle, where the driving scenario is represented by a set of one or more predetermined parameters. A first next movement is calculated for the autonomous vehicle using a physical model corresponding to the driving scenario. A sideslip predictive model is applied to the set of predetermined parameters to predict a sideslip of the autonomous vehicle under the driving scenario. A second next movement of the autonomous vehicle is determined based on the first next movement and the predicted sideslip of the autonomous vehicle. The predicted sideslip is utilized to modify the first next movement to compensate the sideslip. Planning and control data is generated for the second next movement and the autonomous vehicle is controlled and driven based on the planning and control data.
(FR) Dans un mode de réalisation, un scénario de conduite est identifié pour un mouvement suivant associé à un véhicule autonome, le scénario de conduite étant représenté par un ensemble d'un ou plusieurs paramètre(s) prédéfini(s). Un premier mouvement suivant est calculé pour le véhicule autonome à l'aide d'un modèle physique correspondant au scénario de conduite. Un modèle prédictif de dérapage est appliqué à l'ensemble des paramètres prédéfinis pour prédire une dérapage du véhicule autonome dans le scénario de conduite. Un deuxième mouvement suivant du véhicule autonome est déterminé sur la base du premier mouvement suivant et du dérapage prédit du véhicule autonome. Le dérapage prédit est utilisé pour modifier le premier mouvement suivant afin de compenser le dérapage. Des données de planification et de commande sont générées pour le deuxième mouvement suivant, et le véhicule autonome est commandé et entraîné en fonction des données de planification et de commande.
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)