[发明专利]用于自主车辆的控制系统

说明书

一种用于自主车辆的控制系统，控制系统包括至少一个人工智能模块、即KI模块，至少一个人工智能模块通过经参数化的内部的处理链将输入参量转换成输出参量，其中，处理链的参数在训练阶段中能够如此配置，使得输入参量的学习值转换到与此相配的、输出参量的学习值上，其中，设有提供用于执行第一驾驶操纵的输出参量的至少一个第一KI模块和提供用于执行第二驾驶操纵的输出参量的第二KI模块和/或构造用于识别第一对象或对象的第一群组的至少一个第一KI模块和构造用于识别第二对象或对象的第二群组的第二KI模块。涉及用于制造控制系统的方法，其特征在于，将学习数据传输到外部计算机上和/或其他车辆上，在那处理参数。还涉及所属的计算机程序。

技术领域

本发明涉及一种用于自主车辆的控制系统，所述控制系统配备有学习能力的人工智能。

背景技术

车辆在交通中的驾驶是复杂的过程，其必须由人通过在驾驶课中的实践经验来学会。与此相应地，困难的是，以用于自主的控制系统的程序代码表达控制任务。为此目的，因此应用人工智能KI，其与人的学习过程类似地从学习数据中导出用于控制任务的无意的规定并且接着将由车辆的传感机构求取的输入参量转换成用于执行机构的正确的输出参量。

US 5,548,512 A公开一种简单的自主行驶的机器人车辆，该机器人车辆配备有用于求取其在受限的工作环境中的位置的KI。为了求取在该平面中的x坐标和y坐标以及旋转角，分别设有自身的KI模块。

对于公共道路交通的参与，相比在受限的工作环境中的驾驶，明显更多的输入参量和输出参量是重要相关的，其中，也具有更多的强制性的条件，在所有状况下必须遵守所述条件并且所述条件分别将多个输入参量和输入参量相互关联。因此，趋势如下，将完整的控制任务作为唯一的单片式KI模块实现并且借助多种真实的驾驶状况训练该KI模块。相应的控制系统的示例和相应的学习过程在US 2017 135 621 A1和WO 2017/062 106 A1中公开。

发明内容

在本发明的范围内，发展一种用于自主车辆的控制系统。该控制系统包括至少一个人工智能模块、即KI模块，所述至少一个人工智能模块通过经参数化的内部的处理链将输入参量转换成输出参量。在此，所述处理链的参数在训练阶段中能够如此配置，使得所述输入参量的学习值转换到与此相配的、所述输出参量的学习值上。

设有提供用于执行第一驾驶操纵的输出参量的至少一个第一KI模块和提供用于执行第二驾驶操纵的输出参量的第二KI模块。对此替代地或与此组合地，设有构造用于识别第一对象或对象的第一群组的至少一个第一KI模块和构造用于识别第二对象或对象的第二群组的第二KI模块。在后一种情况下，输出参量例如说明识别出确定的对象的概率。

识别到，用于自主驾驶的K1的单片式构造使得事后的改变、例如在交通标志或其他交通规则的改变的情况下明显变得困难并且此外使其不透明。由学习数据生成的无意的规定在KI中以对于人而言不可读取的形式存储并且不能够选择性地被匹配。取而代之地，必须完全地或部分地重复正常的学习过程，其中，也存在以下风险：控制系统的行为在完全没有预计到的方面发生改变。

所设置的功能分离首先一次地提供附加的耗费，因为每个单个的KI模块应单独地被训练。相对于此存在以下大的优点，即事后的改变总是仅仅影响功能性的一部分并且因此被简化。各个KI模块也可以在较小尺寸的硬件上运行。在多个小的KI模块中功能性的整个范围的实现相比在用于单片式KI的更大尺寸的硬件上的实现造成整体上更低的硬件成本，主要因为用于KI模块的训练的资源耗费随着其复杂性显著非线性地增长。在有缺陷的情况下，修理成本下降，因为一方面由于功能分离，有缺陷的模块可以被快速地找到，并且另一方面，所需的更换件明显更便宜。最后，功能分离也使得可能的是，再使用KI模块和在其中存储的训练结果并且因此节省训练耗费。