GEOLOCALIZED MODELS FOR PERCEPTION, PREDICTION, OR PLANNING

In one embodiment, a method includes, by a computing system associated with a vehicle, determining a current location of the vehicle in a first region, identifying one or more first sets of model parameters associated with the first region and one or more second sets of model parameters associated w...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: BENISCH, Michael, JAIN, Ashesh
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:In one embodiment, a method includes, by a computing system associated with a vehicle, determining a current location of the vehicle in a first region, identifying one or more first sets of model parameters associated with the first region and one or more second sets of model parameters associated with a second region, generating, using one or more machine-learning models based on the first sets of model parameters, one or more first inferences based on first sensor data captured by the vehicle, switching the configurations of the models from the first sets of model parameters to the second sets of model parameters, generating, using the models having configurations based on the second sets of model parameters, one or more second inferences based on second sensor data generated by the sensors of the vehicle in the second region, and causing the vehicle to perform one or more operations based on the second inferences. Dans un mode de réalisation, un procédé consiste à : déterminer, au moyen d'un système informatique associé à un véhicule, un emplacement actuel du véhicule dans une première zone; identifier un ou plusieurs premiers ensembles de paramètres de modèle associés à la première zone et un ou plusieurs seconds ensembles de paramètres de modèle associés à une seconde zone; générer, à l'aide d'un ou de plusieurs modèles d'apprentissage automatique d'après les premiers ensembles de paramètres de modèle, une ou plusieurs premières inférences d'après les premières données de capteur capturées par le véhicule; commuter les configurations des modèles depuis les premiers ensembles de paramètres de modèle vers les seconds ensembles de paramètres de modèle; générer, à l'aide des modèles ayant des configurations basées sur les seconds ensembles de paramètres de modèle, une ou plusieurs secondes inférences d'après les secondes données de capteur générées par les capteurs du véhicule dans la seconde zone; et amener le véhicule à effectuer une ou plusieurs opérations d'après les secondes inférences.