[發明專利]合作學習神經網絡和系統

在審

• 申請號: 201880055829.8
• 申請日: 2018-08-23
• 公開（公告）號: CN111034230A
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發明（設計）人: 羅法隆;T·施米茨;J·赫里茨;J·卡明斯
• 申請（專利權）人: 美光科技公司
• 主分類號: H04W4/46
• 分類號: H04W4/46;H04W4/38;H04W4/02;G06N3/08
• 代理公司: 北京律盟知識產權代理有限責任公司 11287
• 代理人: 王龍

描述了涉及合作學習神經網絡的系統、方法和設備。合作學習神經網絡可以包含神經網絡，所述神經網絡利用從至少一個其它無線通信裝置無線接收到的傳感器數據訓練所述神經網絡。例如，本文所述的合作學習神經網絡可以用于開發與一個裝置處的物體或狀況相關聯并且可以發射到第二裝置的權重，在所述第二裝置處，所述權重可以用于訓練所述第二裝置以對此類物體或狀況做出反應。所公開的特征可以在包含機器類通信、機器對機器通信、裝置對裝置通信等的各種上下文中使用。所公開的技術可以在可以根據各種標準化協議操作的無線(例如，蜂窩)通信系統中采用。

技術領域

本文描述的實例涉及車輛的通信能力。描述了實施合作學習神經網絡的車輛的實例。

背景技術

車輛系統的機器學習已經利用車輛感測到的信息來做出關于所述車輛的未來決策?？梢詮钠渌囕v獲得的信息量一直受傳統通信系統中可用的帶寬的限制。然而，在部署了可以提供足夠帶寬(如10G比特每秒)的5G無線通信基礎設施的情況下，情況并非如此。

發明內容

根據本公開的實施例的一種示例方法可以包含：在第一無線通信裝置處標識來自第一無線通信裝置的傳感器的第一數據；在所述第一無線通信裝置處接收從第二無線通信裝置發射的第二數據；以及使用所述第一數據和所述第二數據的組合訓練所述第一無線通信裝置處的合作學習神經網絡。

另外或可替代地，所述第一無線通信裝置和所述第二無線通信裝置包含車輛。

另外或可替代地，所述第一數據或所述第二數據或二者包含圖像數據。

另外或可替代地，使用所述第一數據和所述第二數據的所述組合訓練所述合作學習神經網絡在所述第二無線通信裝置處于所述第一無線通信裝置的閾值距離內時發生。

另外或可替代地，所述方法進一步包含：確定所述第二無線通信裝置處于所述閾值距離內。

另外或可替代地，所述訓練包含生成所述合作學習神經網絡的權重。

另外或可替代地，所述權重指示物體。

另外或可替代地，所述方法進一步包含：使用所述合作學習神經網絡標識至少一個碰撞狀況。

另外或可替代地，所述方法進一步包含：響應于標識所述至少一個碰撞狀況而調整所述第一無線通信裝置的速度或方向或二者。

另外或可替代地，所述訓練包含基于所述合作學習神經網絡的操作的無監督訓練。

另外或可替代地，所述訓練包含基于參考集的監督訓練。

另外或可替代地，接收所述第二數據包含：從根據3GPP新無線電(NR)規范、3GPP長期演進(LTE)規范、MulteFire規范、IEEE 802.11規范或其任何組合中的至少一個配置的無線通信網絡的節點接收所述第二數據。

根據本公開的實施例的一種示例無線通信裝置可以包含：傳感器；收發器；以及合作學習神經網絡。所述收發器被配置成發射來自所述傳感器的第一車輛數據并且從至少一個其它傳感器接收第二車輛數據。所述合作學習神經網絡利用所述第一車輛數據和所述第二車輛數據二者訓練所述合作學習神經網絡。

另外或可替代地，所述合作學習神經網絡被配置成至少基于所述第二車輛數據計算所述合作學習神經網絡的權重。

另外或可替代地，所述收發器被進一步配置成從另一個傳感器接收第三車輛數據，并且其中所述合作學習神經網絡被配置成進一步基于所述第三車輛數據計算所述權重。

另外或可替代地，所述無線通信裝置包含控制器，所述控制器耦接到所述合作學習神經網絡，并且其中所述控制器被配置成響應于所述合作學習神經網絡而調整車輛的方向或速度或二者。

另外或可替代地，所述合作學習神經網絡被配置成標識碰撞狀況的前兆。