特開2022-76453IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

本出願は、すべての目的のために、その全体が本明細書に組み込まれる、2020年11月9日に出願された、「Safety Decomposition for Autonomous Vehicles Path Detection」と題する米国仮出願第63/111,250号の優先権を主張する。

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】車線グラフ又は経路決定を生成するアーキテクチャを提供する。
【解決手段】システムが、ローカリゼーションを決定するのに有用な複数のソースからのデータを互いに融合させる。安全準拠を確実にするために、この融合データは、安全が信用できるシステムからのデータと比較され、少なくとも2つの比較器が融合ローカリゼーション・データに関して一致する限り、融合ローカリゼーション・データは使用され安全規制に準拠していることが確認される。このシステムは、車線認知のために有用な利用可能な情報をも互いに融合させる。この融合データは、安全が信用できるシステムからのデータと比較され、これらの安全準拠システムのための少なくとも2つの比較器が融合車線グラフ・データに関して一致する限り、融合車線グラフ・データは、ナビゲーションのために提供され、規制に準拠していることが確認される。
【選択図】図4

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示による様々な実施例が、図面を参照しながら説明される。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1A】 少なくとも1つの実施例による、自律車両の構成要素の実例を示す図である。
【図1B】 少なくとも1つの実施例による、自律車両の構成要素の実例を示す図である。
【図2A】 少なくとも1つの実施例による、利用され得る車線グラフ(lane graph)生成アーキテクチャのビューを示す図である。
【図2B】 少なくとも1つの実施例による、利用され得る車線グラフ生成アーキテクチャのビューを示す図である。
【図2C】 少なくとも1つの実施例による、利用され得る車線グラフ生成アーキテクチャのビューを示す図である。
【図3】 少なくとも1つの実施例による、利用され得る組み合わせられた車線グラフ決定アーキテクチャを示す図である。
【図4】 少なくとも1つの実施例による、ナビゲーション経路を決定するための例示的なプロセスを示す図である。
【図5】 少なくとも1つの実施例による、経路決定のために融合伝搬(fusion propagation)を利用するための例示的なプロセスを示す図である。
【図6】 少なくとも1つの実施例による、ナビゲーション経路を決定するためのシステムの構成要素を示す図である。
【図7A】 少なくとも1つの実施例による、推論及び/又は訓練論理(training logic)を示す図である。
【図7B】 少なくとも1つの実施例による、推論及び/又は訓練論理を示す図である。
【図8】 少なくとも1つの実施例による、例示的なデータ・センタ・システムを示す図である。
【図9】 少なくとも1つの実施例による、コンピュータ・システムを示す図である。
【図10】 少なくとも1つの実施例による、コンピュータ・システムを示す図である。
【図11】 1つ又は複数の実施例による、グラフィックス・プロセッサの少なくとも一部分を示す図である。
【図12】 1つ又は複数の実施例による、グラフィックス・プロセッサの少なくとも一部分を示す図である。
【図13】 少なくとも1つの実施例による、先進コンピューティング・パイプラインのための例示的なデータ・フロー図である。
【図14】 少なくとも1つの実施例による、先進コンピューティング・パイプラインにおいて機械学習モデルを訓練し、適応させ、インスタンス化し、導入するための例示的なシステムのためのシステム図である。
【図15A】 少なくとも1つの実施例による、機械学習モデルを訓練するためのプロセスのためのデータ・フロー図である。
【図15B】 少なくとも1つの実施例による、事前訓練されたアノテーション・モデルを用いてアノテーション・ツールを拡張するためのクライアントサーバ・アーキテクチャを示す図である。
【図16A】 少なくとも1つの実施例による、車両システムとともに使用され得る構成要素を示す図である。
【図16B】 少なくとも1つの実施例による、車両システムとともに使用され得る構成要素を示す図である。

選択図 図4出願人が指定した本件の代表的な図

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