推定装置、推定方法以及存储介质

    公开(公告)号:CN117734713A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311207733.8

    申请日:2023-09-19

    Inventor: 后藤建

    Abstract: 本发明提供能够高精度地推定移动体的汇合时的其他移动体的行为的推定装置、推定方法以及存储介质。一种推定装置,其推定其他移动体针对移动体的行动,其中,具备:取得部,其通过向第一学习完毕模型以及第二学习完毕模型输入作为实际参数,从而取得预测参数;以及推定部,其通过对预测参数以及预测参数的对象时间点的实际参数进行比较,从而推定其他移动体是否进行规定行动。

    视线推定装置、视线推定方法及存储介质

    公开(公告)号:CN117141498A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202310610135.9

    申请日:2023-05-26

    Inventor: 后藤建

    Abstract: 提供能够考虑移动体的乘员注视的注视对象的种类而准确地检测该乘员的视线的视线推定装置、视线推定方法及存储介质。视线推定装置用于推定移动体的乘员的视线朝着包括存在于所述移动体的构造体上的注视对象和处于移动体的周边的物体目标在内的多个注视对象中的哪个注视对象,其中,所述视线推定装置基于所述视线、以及表示所述乘员视觉辨认着所述多个注视对象中的各个注视对象的概率的概率分布,来算出所述乘员视觉辨认着所述多个注视对象中的各个注视对象的概率值,并推定为所述乘员的视线朝着所述概率值为阈值以上的注视对象。

    行驶控制装置、行驶控制方法以及存储程序的存储介质

    公开(公告)号:CN111731294A

    公开(公告)日:2020-10-02

    申请号:CN202010196420.7

    申请日:2020-03-19

    Abstract: 本发明提供当存在多个能够进行车道变更的空间的情况下,以适当地进行车道变更的方式对车辆的行驶进行控制的行驶控制装置、行驶控制方法以及存储程序的存储介质。根据前方其他车辆与邻近车辆的车间距离、前方其他车辆的速度以及邻近车辆的速度来确定能够进行车辆的车道变更的第一可能空间,根据邻近车辆与后方其他车辆的车间距离、邻近车辆的速度以及后方其他车辆的速度来确定能够进行车辆的车道变更的第二可能空间。对所确定的第一可能空间和所确定的第二可能空间进行评价,并基于该评价的结果,以进行朝向相邻车道的车道变更的方式对车辆的行驶进行控制。

    行驶控制装置、车辆和行驶控制方法

    公开(公告)号:CN111417838A

    公开(公告)日:2020-07-14

    申请号:CN201780097366.7

    申请日:2017-12-01

    Abstract: 本发明提供一种能够考虑用户目的地的适宜性的行驶控制装置、车辆和行驶控制方法。行驶控制装置(12)从周围环境检测部获取周围环境信息。而且,行驶控制装置(12)根据与用户目的地(Putar)有关的周围环境信息来判定用户目的地(Putar)是否适合停车。并且,行驶控制装置(12)在判定为用户目的地(Putar)不适合停车的情况下使车辆(10)在错开用户目的地(Putar)的修正目的地(Pcor)停车。

    学习装置、学习方法及存储介质

    公开(公告)号:CN110874642A

    公开(公告)日:2020-03-10

    申请号:CN201910799040.X

    申请日:2019-08-27

    Inventor: 后藤建

    Abstract: 提供一种能够进行更加灵活的学习的学习装置、学习方法及存储介质。学习装置具备:规划器,其生成表示车辆的行动的信息;以及报酬导出部,其导出对包括反馈信息的多个被评价信息分别进行评价而得到的多个单独报酬,基于多个所述单独报酬,导出针对所述车辆的行动的报酬,所述反馈信息通过将基于所述表示车辆的行动的信息得到的信息向模拟器或实际环境输入而从所述模拟器或实际环境得到,所述规划器进行使由所述报酬导出部导出的报酬最佳化的强化学习。

    学习装置、模拟系统、学习方法及存储介质

    公开(公告)号:CN110871811A

    公开(公告)日:2020-03-10

    申请号:CN201910799036.3

    申请日:2019-08-27

    Inventor: 后藤建

    Abstract: 提供能够在更加接近实际空间的模拟环境下进行学习的学习装置、模拟系统、学习方法及存储介质。学习装置具备多个单独学习部,其中,各个单独学习部具备:规划器,其生成规定与自身对应的动作主体的动作的信息;以及报酬导出部,其导出对包括反馈信息的被评价信息进行评价而得到的报酬,所述反馈信息通过将基于规定所述动作主体的动作的信息得到的信息向模拟器输入而从所述模拟器得到,所述规划器进行基于由所述报酬导出部导出的报酬的强化学习,在所述多个单独学习部中的至少两个中,所述报酬导出部导出的报酬被最大化的动作不同。

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