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System and method for full-stack verification of autonomous agents

机译:用于自治代理的全栈验证的系统和方法

摘要

A method for full-stack verification of autonomous agents includes training a neural network to learn a noise model associated with an object detection module of an autonomous agent system of an autonomous vehicle. The method also includes replacing the object detection module of the autonomous agent system with the neural network and a sensory input of the object detection module with ground truth information to apply a surrogate function to the ground truth information. The method further includes verifying the autonomous agent system including the trained neural network to apply the surrogate function in response to the ground truth information to simulate sensor information data to at least a planner module of the autonomous agent system. The method also includes controlling a behavior of the autonomous vehicle using the verified autonomous agent system including the object detection module.
机译:一种用于对自动驾驶人进行全栈验证的方法,包括训练神经网络以学习与自动驾驶车辆的自动驾驶人系统的物体检测模块相关的噪声模型。该方法还包括用神经网络替换自主代理系统的对象检测模块,并用地面真实信息替换对象检测模块的感觉输入,以将替代功能应用于地面真实信息。该方法还包括:验证包括经训练的神经网络的自治代理系统,以响应于地面真实信息来应用替代功能,以将传感器信息数据模拟到自治代理系统的至少计划者模块。该方法还包括使用包括对象检测模块的经验证的自主代理系统来控制自主车辆的行为。

著录项

  • 公开/公告号US10671077B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-06-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 TOYOTA RESEARCH INSTITUTE INC.;

    申请/专利号US201815955320

  • 发明设计人 GERMAN ROS SANCHEZ;

    申请日2018-04-17

  • 分类号G05D1/02;G05D1;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:28:25

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