公开(公告)号：DE102020134493A1

公开(公告)日：2021-12-30

申请号：DE102020134493

申请日：2020-12-21

Applicant: INTEL CORP

Inventor： LEON JAVIER FELIP ,  TUREK JAVIER ,  ALVAREZ IGNACIO ,  GONZALEZ AGUIRRE DAVID ,  PEREZ-RAMIREZ JAVIER ,  TEPPER MARIANO

IPC: G06N3/02

Abstract: Systeme, Vorrichtungen und Verfahren können eine Technologie bereitstellen, die einen kognitiven Raum identifiziert, der eine komprimierte Darstellung von Aktivierungen eines neuronalen Netzwerks sein soll, mehrere Aktivierungen des neuronalen Netzwerks auf einen kognitiven Ausgangspunkt und einen kognitiven Zielpunkt in dem kognitiven Raum abbildet und eine erste kognitive Trajektorie durch den kognitiven Raum erzeugt, wobei die erste kognitive Trajektorie den kognitiven Raum von dem kognitiven Ausgangspunkt zu dem kognitiven Zielpunkt durchquert.

公开(公告)号：DE102020134344A1

公开(公告)日：2021-12-30

申请号：DE102020134344

申请日：2020-12-21

Applicant: INTEL CORP

Inventor： ALVAREZ IGNACIO ,  LEON JAVIER FELIP ,  GONZALEZ AGUIRRE DAVID ,  PEREZ-RAMIREZ JAVIER ,  TUREK JAVIER

IPC: B25J13/08

Abstract: Systeme, Einrichtungen und Verfahren können ein Steuern eines oder mehrerer Endeffektoren durch Generieren eines semantischen gekennzeichneten Bilds auf Grundlage von Bilddaten, wobei das semantische gekennzeichnete Bild eine Form eines Objekts und eine semantische Kennzeichnung des Objekts zu identifizieren hat, Assoziieren einer ersten Gruppe von Handlungen mit dem Objekt und Generieren eines Plans auf Grundlage einer Schnittmenge der ersten Gruppe von Handlungen und einer zweiten Gruppe von Handlungen vorsehen, um einen Befehl von einem Benutzer durch eine Betätigung von einem oder mehreren Endeffektoren zu erfüllen, wobei die zweite Gruppe von Handlungen mit dem Befehl zu assoziieren ist.

公开(公告)号：DE102022119850A1

公开(公告)日：2023-03-09

申请号：DE102022119850

申请日：2022-08-08

Applicant: INTEL CORP

Inventor： ALVAREZ IGNACIO J ,  ALYUZ CIVITCI NESE ,  ELLI MARIA SOLEDAD ,  LEON JAVIER FELIP ,  GEISSLER FLORIAN ,  GONZALEZ AGUIRRE DAVID ISRAEL ,  KOSE CIHANGIR NESLIHAN ,  PAULITSCH MICHAEL ,  ROSALES RAFAEL ,  TUREK JAVIER S

IPC: B60R16/02 ,  B60N2/02 ,  B60R16/037

Abstract: Vorrichtungen und Verfahren für ein Fahrzeug sind in dieser Offenbarung bereitgestellt. Eine Vorrichtung zum Steuern eines aktiven Sitzes eines Fahrzeugs kann einen Prozessor und einen Speicher beinhalten. Der Speicher kann ausgelegt sein, um eine Übertragungsfunktion zu speichern. Der Prozessor kann dazu ausgelegt sein, eine Beschleunigung des aktiven Sitzes des Fahrzeugs basierend auf ersten Sensordaten und der Übertragungsfunktion vorherzusagen. Die ersten Sensordaten können Informationen beinhalten, die eine Beschleunigung einer Vibrationsquelle für das Fahrzeug angeben. Der Prozessor kann ferner dazu ausgelegt sein, ein Steuersignal zum Steuern einer Bewegung des aktiven Sitzes zu einer ersten Zeitinstanz basierend auf der vorhergesagten Beschleunigung zu erzeugen. Darüber hinaus kann der Prozessor dazu ausgelegt sein, die Übertragungsfunktion basierend auf zweiten Sensordaten anzupassen, die Informationen beinhalten, die eine erkannte Beschleunigung des aktiven Sitzes zu der ersten Zeitinstanz angeben.

公开(公告)号：DE102020134342A1

公开(公告)日：2021-12-30

申请号：DE102020134342

申请日：2020-12-21

Applicant: INTEL CORP

Inventor： ZAMORA ESQUIVEL JULIO ,  CAMACHO PEREZ JOSE RODRIGO ,  CARRANZA MARCOS ,  CORDOURIER MARURI HECTOR ,  CRUZ VARGAS JESUS ,  LEON JAVIER FELIP ,  GUZMAN MATEO ,  LOPEZ MEYER PAULO ,  MARTINEZ-SPESSOT CESAR ,  OLIVER DARIO ,  TUREK JAVIER

IPC: G06K9/62

Abstract: Systeme, Vorrichtungen und Verfahren können Ursprungskameratechnologie bereitstellen, die Daten aus multimodalen Sensorsignalen extrahiert, die mit einer Szene verknüpft sind, und eine fünfdimensionale (5D) Darstellung der Szene erzeugt, wobei die 5D Darstellung eine dreidimensionale (3D) visuelle Darstellung, eine eindimensionale (1D) zeitliche Darstellung und eine 1D Teildarstellung aufweist. Die Technologie kann die 5D Darstellung auch als eine Reihe abstrakter Deskriptoren speichern.

公开(公告)号：DE102020133445A1

公开(公告)日：2021-12-23

申请号：DE102020133445

申请日：2020-12-15

Applicant: INTEL CORP

Inventor： GUZMAN MATEO ,  TUREK JAVIER ,  MARTINEZ-SPESSOT CESAR ,  OLIVER DARIO ,  LEON JAVIER FELIP ,  CARRANZA MARCOS ,  TEPPER MARIANO

IPC: G06K9/78

Abstract: Systeme, Einrichtungen und Verfahren können Technologie vorsehen, die eine nicht identifizierte Person an einer ersten Position entlang einer Trajektorie in einer Szene auf Grundlage eines Videodatenstroms der Szene erkennt, wobei der Videodatenstrom mit einer stationären Kamera zu assoziieren ist, und eine nicht stationäre Kamera aus einer Vielzahl von nicht stationären Kameras auf Grundlage der Trajektorie und einer oder mehrerer Einstellungen der ausgewählten nicht stationären Kamera auswählt. Die Technologie kann auch die ausgewählte nicht stationäre Kamera automatisch anweisen, mindestens eine der einen oder mehreren Einstellungen anzupassen, ein Gesicht der Person an einer zweiten Position entlang der Trajektorie zu erfassen und die nicht identifizierte Person auf Grundlage des erfassten Gesichts der nicht identifizierten Person zu identifizieren.

公开(公告)号：DE102020134341A1

公开(公告)日：2021-12-30

申请号：DE102020134341

申请日：2020-12-21

Applicant: INTEL CORP

Inventor： ALVAREZ IGNACIO ,  ANDERSON TODD ,  LEON JAVIER FELIP ,  PEREZ-RAMIREZ JAVIER ,  VO VY

IPC: B60W50/00

Abstract: Systeme, Vorrichtungen und Verfahren können Technologie vorsehen, die Kategorisierungsinformationen und entsprechende Unsicherheitsinformationen von einem Wahrnehmungsuntersystem erhält, wobei die Kategorisierungsinformationen und die entsprechenden Unsicherheitsinformationen einem Objekt in einer Umgebung zuzuordnen sind. Die Technologie kann auch feststellen, ob die entsprechenden Unsicherheitsinformationen ein oder mehrere Relevanzkriterien erfüllen, und das Wahrnehmungsuntersystem automatisch steuern, um die Genauigkeit in einer oder mehreren nachfolgenden Kategorisierungen des Objekts zu erhöhen, falls die entsprechenden Unsicherheitsinformationen das eine oder die mehreren Relevanzkriterien erfüllen. Bei einem Beispiel werden beim Feststellen, ob die entsprechenden Unsicherheitsinformationen die Relevanzkriterien erfüllen, mehrere Proben aus den Kategorisierungsinformationen und den entsprechenden Unsicherheitsinformationen entnommen, mehrere Betätigungspläne auf der Grundlage der mehreren Proben erzeugt und eine Sicherheitsabweichung über die mehreren Betätigungspläne bestimmt, wobei die Relevanzkriterien erfüllt sind, falls die Sicherheitsabweichung eine Schwelle überschreitet.

公开(公告)号：DE102020130831A1

公开(公告)日：2021-07-01

申请号：DE102020130831

申请日：2020-11-22

Applicant: INTEL CORP

Inventor： TUREK JAVIER ,  ALVAREZ IGNACIO ,  ELLI MARIA SOLEDAD ,  LEON JAVIER FELIP ,  GONZALEZ AGUIRRE DAVID

IPC: G08G1/16

Abstract: Ein Autonomes-Fahrzeug- (AV-) System, umfassend: ein Verfolgungsteilsystem, das ausgebildet ist zum Detektieren und Verfolgen der relativen Positionierung eines anderen Fahrzeugs, das hinter oder lateral zu einem AV ist, das ausgebildet ist, um ein Sicherheitsfahrmodell einzuhalten, und zum Überprüfen eines Sicherheitsfahrmodell-Konformitätsstatus des anderen Fahrzeugs; und ein Risikominderungs-Teilsystem, das ausgebildet ist, um basierend auf dem Sicherheitsfahrmodell-Konformitätsstatus des anderen Fahrzeugs eine AV-Aktion zu planen, wobei, wenn der Sicherheitsfahrmodell-Konformitätsstatus des anderen Fahrzeugs unbekannt ist oder bekannt ist, dass er nicht konform ist, die AV-Aktion die Verwaltung eines Sicherheitsfahrmodell-Konformitätstests an das andere Fahrzeug ist, oder ein Manöver durch das AV ist, um das Risiko einer Kollision mit einem vor dem AV positionierten, führenden Fahrzeug zu reduzieren.

公开(公告)号：DE102020110650A1

公开(公告)日：2020-12-31

申请号：DE102020110650

申请日：2020-04-20

Applicant: INTEL CORP

Inventor： GONZALEZ AGUIRRE DAVID I ,  LEON JAVIER FELIP ,  TUREK JAVIER SEBASTIÁN ,  REMIS LUIS CARLOS MARIA ,  ALVAREZ IGNACIO JAVIER ,  GOTTSCHLICH JUSTIN

IPC: G06N3/02 ,  B25J9/16 ,  B25J13/08 ,  G06F30/00 ,  G06N20/00

Abstract: Vorrichtungen, Systeme, Verfahren und Herstellungsartikel für automatische Roboterwahrnehmungsprogrammierung durch Imitationslernen werden offenbart. Eine beispielhafte Vorrichtung enthält einen Wahrnehmungsobjektabbilder (112), um ein erstes Wahrnehmungsobjekt und ein zweites Wahrnehmungsobjekt anhand von Daten zu identifizieren, die von einer Demonstration einer Aufgabe gesammelt werden, und einen Entropiecodierer (114), um eine erste Salienz des ersten Wahrnehmungsobjekts und eine zweite Salienz des zweiten Wahrnehmungsobjekts zu berechnen. Die beispielhafte Vorrichtung enthält auch einen Bewegungsbahnabbilder (118), um eine Bewegungsbahn zu kartieren, basierend auf dem ersten Wahrnehmungsobjekt und dem zweiten Wahrnehmungsobjekt, wobei das erste Wahrnehmungsobjekt auf der Basis der ersten Salienz verzerrt ist, und das zweite Wahrnehmungsobjekt auf der Basis der zweiten Salienz verzerrt ist. Außerdem enthält die beispielhafte Vorrichtung einen probabilistischen Codierer (124), um eine Vielzahl von Variationen der Bewegungsbahn zu bestimmen und eine Sammlung von Bewegungsbahnen, einschließlich der Bewegungsbahn und der Variationen der Bewegungsbahn, zu erzeugen. Die beispielhafte Vorrichtung enthält auch ein Assemble-Netzwerk (126), um eine Aktion zu imitieren, basierend auf einem ersten simulierten Signal von einem ersten Neuronalnetzwerk einer ersten Modalität und einem zweiten simulierten Signal von einem zweiten Neuronalnetzwerk einer zweiten Modalität, wobei die Aktion repräsentativ für eine Wahrnehmungsfähigkeit ist.

公开(公告)号：DE102020134346A1

公开(公告)日：2021-12-30

申请号：DE102020134346

申请日：2020-12-21

Applicant: INTEL CORP

Inventor： ALVAREZ IGNACIO J ,  VO VY ,  LEON JAVIER FELIP ,  GONZALEZ AGUIRRE DAVID ISRAEL ,  PEREZ-RAMIREZ JAVIER ,  TUREK JAVIER SEBASTIAN ,  TEPPER MARIANO

IPC: G05D1/00 ,  B60W30/08 ,  B60W50/00 ,  G06N3/02

Abstract: Systeme, Einrichtungen und Verfahren können Technologie bereitstellen, die über ein erstes neuronales Netzwerk wie etwa ein Gitternetzwerk einen ersten Vektor, der eine Vorhersage eines zukünftigen Verhaltens eines autonomen Fahrzeugs repräsentiert, basierend auf einer aktuellen Fahrzeugposition und einer Fahrzeuggeschwindigkeit erzeugt. Die Technologie kann außerdem über ein zweites neuronales Netzwerk wie etwa ein Hindernisnetzwerk einen zweiten Vektor, der eine Vorhersage eines zukünftigen Verhaltens eines externen Hindernisses repräsentiert, basierend auf einer aktuellen Hindernisposition und einer Hindernisgeschwindigkeit erzeugen, und über ein drittes neuronales Netzwerk wie etwa ein Ortsnetzwerk eine zukünftige Trajektorie für das Fahrzeug basierend auf dem ersten Vektor und dem zweiten Vektor bestimmen, wobei die zukünftige Trajektorie eine Sequenz des geplanten zukünftigen Verhaltens für das Fahrzeug repräsentiert. Die Technologie kann auch Betätigungsbefehle zum Navigieren des autonomen Fahrzeugs basierend auf der zukünftigen Trajektorie für das Fahrzeug erstellen.

公开(公告)号：DE102020132897A1

公开(公告)日：2021-12-30

申请号：DE102020132897

申请日：2020-12-10

Applicant: INTEL CORP

Inventor： PEREZ-RAMIREZ JAVIER ,  TUREK JAVIER ,  GONZALEZ AGUIRRE DAVID ,  LEON JAVIER FELIP ,  ALVAREZ IGNACIO

IPC: H04W24/02 ,  G06N3/02 ,  H04L45/02 ,  H04W24/04

Abstract: Systeme, Vorrichtungen und Verfahren können eine Technologie bereitstellen, die, über ein Kurzzeit-Untersystem, einen Kommunikationsparameter für eines oder mehrere von drahtlosen Kommunikationsgeräten basierend auf Daten von einem oder mehreren von mehreren Sensoren anpasst. Die Technologie kann auch, über ein neuronales Netz, eine Vorhersage einer zukünftigen Leistung des drahtlosen Netzwerks basierend auf einem Zustand der Netzwerkumgebung bestimmen, wobei der Zustand der Netzwerkumgebung Informationen von dem Kurzzeit-Untersystem und Standortinformationen über die drahtlosen Kommunikationsgeräte und andere Objekte in der Umgebung enthält, und eine Veränderung in der Netzwerkkonfiguration zum Verbessern einer Kommunikationsqualität in dem drahtlosen Netzwerk basierend auf der Vorhersage einer zukünftigen Leistung des drahtlosen Netzwerks bestimmen. Die Technologie kann ferner generische Pfadverlustmodelle basierend auf zeitgestempelten RSSI-Abbildungen erzeugen und eine Sequenz von Ereignissen aufzeichnen, die einen signifikanten Abfall in der RSSI verursachen, um eine Veränderung in der Netzwerkkonfiguration zu bestimmen.