[發明專利]信息處理裝置、車輛以及存儲介質

在審

• 申請號: 202210272504.3
• 申請日: 2022-03-18
• 公開（公告）號: CN115129767A
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 安井裕司
• 申請（專利權）人: 本田技研工業株式會社
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06N3/08;G06N5/04;B60W60/00
• 代理公司: 北京聿宏知識產權代理有限公司 11372
• 代理人: 吳大建;霍玉娟

本發明提供一種信息處理裝置、車輛以及存儲介質，其目的在于提高周期性執行的推論動作的精度。信息處理裝置具備在每個執行周期執行推論動作的處理部。通過將包含時序數據的輸入數據輸入到神經網絡來執行所述推論動作。在一次推論動作中輸入的時序數據的構成數據的獲取時刻的間隔比執行周期長。

技術領域

本發明涉及信息處理裝置、車輛以及存儲介質。

背景技術

在自動駕駛中，已知有使用通過機器學習生成的模型來進行行動計劃的技術。在專利文獻1中記載了在自動駕駛控制處理中，使用在從過去到當前的期間計算出的推定坐標值的多個時序數據來計算曲率。

現有技術文獻

專利文獻

專利文獻1：日本特開2019-127098號公報

發明內容

發明所要解決的課題

在周期性地執行以時序數據為輸入的推論動作的情況下，若該時序數據的獲取時刻的間隔與推論動作的執行周期相等，則存在推論動作的精度降低的情況。本發明的一個方面的目的在于提供一種用于提高周期性地執行的推論動作的精度的技術。

用于解決課題的手段

鑒于上述課題，根據一部分實施方式，提供一種信息處理裝置，其具備在每個執行周期執行推論動作的處理單元，通過將包含時序數據的輸入數據輸入到神經網絡來執行所述推論動作，在一次所述推論動作中輸入的所述時序數據的構成數據的獲取時刻的間隔比所述執行周期長。根據另一部分實施方式，提供一種信息處理裝置，該信息處理裝置具備處理單元，該處理單元通過將包含時序數據的輸入數據輸入到神經網絡來使所述神經網絡學習，所述時序數據的構成數據的獲取時刻的間隔比使用所述神經網絡進行的推論動作的執行周期長。

發明效果

通過上述手段，周期性執行的推論動作的精度提高。

附圖說明

圖1是對第一實施方式所涉及的車輛的結構例進行說明的框圖。

圖2是說明第一實施方式所涉及的ECU的動作例的流程圖。

圖3是說明第一實施方式所涉及的神經網絡的例子的示意圖。

圖4是說明第一實施方式所涉及的輸入數據的例子的示意圖。

圖5是說明第一實施方式所涉及的信息處理裝置的結構例的框圖。

圖6是說明第一實施方式所涉及的信息處理裝置的動作例的流程圖。

圖7是說明第一實施方式所涉及的學習數據的例子的示意圖。

圖8是說明第二實施方式所涉及的神經網絡的例子的示意圖。

具體實施方式

以下，參照附圖對實施方式進行詳細說明。另外，以下的實施方式并不限定技術方案所涉及的發明，另外，實施方式中所說明的特征的全部組合并不限定為發明所必須的內容。在實施方式中說明的多個特征中的兩個以上的特征也可以任意地組合。另外，對相同或同樣的結構標注相同的附圖標記，并省略重復的說明。

第一實施方式

圖1是本發明的第一實施方式的車輛1的框圖。在圖1中，車輛1的概要由俯視圖和側視圖表示。作為一個例子，車輛1是轎車型的四輪乘用車。車輛1可以是這樣的四輪車輛，也可以是二輪車輛、其他類型的車輛。