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GEOLOCALIZED MODELS FOR PERCEPTION, PREDICTION, OR PLANNING

机译:感知,预测或规划的地理化模型

摘要

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.
机译:在一个实施例中,一种方法包括与车辆相关联的计算系统,包括在第一区域中确定车辆的当前位置,识别与第一区域和一个或多个第二组相关联的一个或多个第一组模型参数与第二区域相关联的模型参数,产生基于第一组模型参数的一个或多个机器学习模型,基于车辆捕获的第一传感器数据的一个或多个第一推断,从而从其切换模型的配置第一组模型参数到第二组模型参数,生成,使用基于第二组模型参数的配置的模型,基于第二区域的车辆传感器产生的第二传感器数据的一个或多个第二推断,并使车辆基于第二推断执行一个或多个操作。

著录项

  • 公开/公告号US2021191407A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-06-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 LYFT INC.;

    申请/专利号US201916721604

  • 发明设计人 MICHAEL JARED BENISCH;ASHESH JAIN;

    申请日2019-12-19

  • 分类号G05D1/02;G06N20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2024-06-14 21:42:38

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