[发明专利]驾驶辅助装置、学习装置、驾驶辅助方法、驾驶辅助程序、学习完成模型的生成方法、学习完成模型生成程序在审
申请号: | 202080103185.2 | 申请日: | 2020-08-27 |
公开(公告)号: | CN115956041A | 公开(公告)日: | 2023-04-11 |
发明(设计)人: | 若林瑞保;柴田博彬;井对贵之;三浦绅 | 申请(专利权)人: | 三菱电机株式会社 |
主分类号: | B60W30/08 | 分类号: | B60W30/08 |
代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人: | 陈力奕;宋俊寅 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 驾驶 辅助 装置 学习 方法 程序 完成 模型 生成 | ||
1.一种驾驶辅助装置,其特征在于,包括:
获取部,该获取部获取物体检测信息,所述物体检测信息表示由搭载在车辆上的传感器得到的所述车辆周围的物体的检测结果;
推理部,该推理部使用驾驶辅助用学习完成模型,根据从所述获取部输入的所述物体检测信息来输出驾驶辅助信息,所述驾驶辅助用学习完成模型根据所述物体检测信息对用于进行所述车辆的驾驶辅助的所述驾驶辅助信息进行推理;以及
评价部,该评价部对于从所述获取部输入的所述物体检测信息,计算对所述驾驶辅助用学习完成模型的输出的影响程度来作为评价值,
所述推理部基于从所述获取部输入的所述物体检测信息中的、所述评价部所计算出的所述评价值大于规定阈值的所述物体检测信息,输出所述驾驶辅助信息。
2.如权利要求1所述的驾驶辅助装置,其特征在于,
所述获取部还获取表示所述车辆的状态的车辆状态信息,
所述推理部使用所述驾驶辅助用学习完成模型,根据从所述获取部输入的所述车辆状态信息和所述物体检测信息来输出所述驾驶辅助信息,所述驾驶辅助用学习完成模型根据所述车辆状态信息和所述物体检测信息来对所述驾驶辅助信息进行推理。
3.如权利要求1或2所述的驾驶辅助装置,其特征在于,
所述评价部使用评价值计算用学习完成模型,根据从所述获取部输入的所述物体检测信息来输出所述评价值,所述评价值计算用学习完成模型根据所述物体检测信息来计算所述评价值。
4.如权利要求1至3中任一项所述的驾驶辅助装置,其特征在于,
所述获取部还获取表示所述车辆周围的地上物的位置的地图信息,基于所述地图信息来确定表示预先设定的区域内的物体的检测结果的所述物体检测信息,
所述推理部基于所述获取部所确定的所述物体检测信息,输出所述驾驶辅助信息。
5.如权利要求4所述的驾驶辅助装置,其特征在于,
所述获取部进行第一预处理,将所述第一预处理后的所述物体检测信息输出到所述评价部和所述推理部,所述第一预处理基于所述地图信息,将表示预先设定的区域外的物体的检测结果的所述物体检测信息的传感器值置换为规定的传感器值。
6.如权利要求5所述的驾驶辅助装置,其特征在于,
作为所述第一预处理,所述获取部进行如下的处理:将表示预先设定的区域外的物体的检测结果的所述物体检测信息的传感器值设为所述传感器未检测到物体时的传感器值。
7.如权利要求5所述的驾驶辅助装置,其特征在于,
作为所述第一预处理,所述获取部进行如下的处理:基于所述地图信息,将表示预先设定的区域外的物体的检测结果的所述物体检测信息的传感器值置换为规定的传感器值,并且将表示预先设定的区域内的物体的检测结果的所述物体检测信息的传感器值保持为原始的传感器值。
8.如权利要求1至7中任一项所述的驾驶辅助装置,其特征在于,
所述推理部进行第二预处理,将所述第二预处理后的所述物体检测信息输入到所述驾驶辅助用学习完成模型,从而输出所述驾驶辅助信息,所述第二预处理将从所述获取部输入的所述物体检测信息中的、所述评价值为规定阈值以下的所述物体检测信息的传感器值置换为规定的传感器值。
9.如权利要求8所述的驾驶辅助装置,其特征在于,
作为所述第二预处理,所述推理部进行如下的处理:将从所述获取部输入的所述物体检测信息中的、所述评价值为规定阈值以下的所述物体检测信息的传感器值置换为所述传感器未检测到物体时的传感器值。
10.如权利要求8所述的驾驶辅助装置,其特征在于,
作为所述第二预处理,所述推理部进行如下的处理:将所述评价值为规定阈值以下的所述物体检测信息的传感器值置换为规定的传感器值,并且将所述评价值大于规定阈值的所述物体检测信息的传感器值保持为原始的传感器值。
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