Tesla社の特許
US20200401136A1:Data synthesis for autonomous control systems
ニーズ
コンピューターモデルのパフォーマンスは、学習に利用できるデータの量に応じて向上します。自動運転システムはトレーニングデータを拡張して、既存のトレーニングデータに含まれていないシナリオをシミュレートできると、パフォーマンスを向上できる。
ただし、コンピューターモデルをトレーニングするためのデータを収集することは、コストと時間がかかります。
現状
自動運転システムは、周囲の環境を分析し、検出・制御操作を実行するためのアルゴリズムを実行するためにコンピュータモデルを使用しています。
コンピューターモデルは、 自動運転システムが操作中に遭遇する可能性のある環境に似た情報を含むデータセットからトレーニングされます。
解決方法
合成データを使用して、さまざまな検出および制御アルゴリズムのコンピューターモデルをトレーニングする。これにより、 自動運転システムはトレーニングデータを拡張して、コンピューターモデルのパフォーマンスを向上させ、既存のトレーニングデータに含まれていないシナリオをシミュレートし、環境のセンサーデータから不要な効果やオクルージョンを削除するコンピューターモデルをトレーニングできます。
