自主机器应用中的行为引导路径规划

摘要

在各种示例中，可以训练机器学习模型(诸如深度神经网络(DNN))以使用图像数据和/或其他传感器数据作为输入以在世界空间中生成二维或三维轨迹点，车辆方位和/或车辆状态。例如，可以收集表示车辆的方位，转向信息和/或速度的传感器数据并用于自动生成轨迹以用作训练DNN的地面实况数据。一旦部署，轨迹点，车辆方位和/或车辆状态可以由控制组件(例如，车辆控制器)用于通过物理环境控制车辆。例如，控制组件可以使用DNN的这些输出来确定车辆特定的控制简档(例如，转向，减速和/或加速)，以控制车辆通过物理环境。