(57)【要約】      （修正有）【課題】運転場面データに存在している豊富な情報を効果的に発掘することにより運転場面データを正確に分類するための方法、装置、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。【解決手段】運転場面分類モデルを確定するための方法は、クラウドソーシングプラットフォームから第一運転場面データセットを取得し第一運転場面データセットにおける運転場面データを分類する。採集手段により採集された運転場面データを分類するように、第一運転場面データセットに基づいて運転場面分類モデルを生成する。運転場面データを分類するためのルールを取得する。採集手段で採集された運転場面データを運転場面分類モデルにより分類した結果に基づいて生成する。少なくとも当該ルールに基づいて運転場面分類モデルを更新することをさらに含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転場面分類モデルを確定するため方法であって、
クラウドソーシングプラットフォームから第一運転場面データセットを取得するステップであって、前記第一運転場面データセットにおける運転場面データは分類された、ステップと、
採集手段により採集された運転場面データを分類するように、少なくとも前記第一運転場面データセットに基づいて運転場面分類モデルを生成するステップと、
運転場面データを分類するためのルールを取得するステップであって、前記ルールは、前記採集手段で採集された運転場面データを前記運転場面分類モデルにより分類した結果に基づいて生成されたものである、ステップと、
少なくとも前記ルールに基づいて前記運転場面分類モデルを更新するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記第一運転場面データセットにおける運転場面データは、
地理要素に係る第一種類と、
交通信号に係る第二種類と、
運転動作に係る第三種類と、
のうちの少なくとも一つに分類される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記採集手段により採集された運転場面データには、
道路に係る情報と、
交通信号に係る情報と、
前記採集手段の動作に係る情報と、
前記採集手段に取り付けられたセンサにより採集された情報と、
のうちの少なくとも一つが含まれる請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記運転場面分類モデルを生成するステップは、
前記運転場面分類モデルをトレーニングするための第一目標関数を確定するステップと、
前記第一目標関数と前記第一運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により前記運転場面分類モデルをトレーニングするステップと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記運転場面分類モデルを更新するステップは、
前記クラウドソーシングプラットフォームから第二運転場面データセットを取得するステップであって、前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは分類された、ステップと、
前記第一目標関数と前記ルールに基づいて、前記運転場面分類モデルをトレーニングするための第二目標関数を確定するステップと、
前記第二目標関数と前記第二運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により前記運転場面分類モデルを更新するステップと、を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは、少なくとも前記ルールに基づいて前記クラウドソーシングプラットフォームにおいて分類される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
運転場面データを分類するための方法であって、
採集手段により採集された第一運転場面データを取得するステップと、
運転場面分類モデルによって前記第一運転場面データを分類するステップであって、前記運転場面分類モデルは、クラウドソーシングプラットフォームからの第一運転場面データセットに基づいて生成されたものである、ステップと、
前記第一運転場面データを分類した結果をユーザに提供することにより、前記ユーザに前記結果に基づいて、運転場面データを分類するためのルールを生成させるステップであって、前記ルールは、少なくとも前記運転場面分類モデルを更新するのに用いられる、ステップと、を含む方法。
【請求項８】
前記第一運転場面データには、
道路に係る情報と、
交通信号に係る情報と、
前記採集手段の動作に係る情報と、
前記採集手段に取り付けられたセンサにより採集された情報と、
のうちの少なくとも一つが含まれる請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記運転場面データセットにおける運転場面データは、
地理要素に係る第一種類と、
交通信号に係る第二種類と、
運転動作に係る第三種類と、
のうちの少なくとも一つに分類される請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記採集手段により採集された第二運転場面データを取得するステップと、
少なくとも前記ルールに基づいて更新された前記運転場面分類モデルによって、前記第二運転場面データを分類するステップと、を更に含む請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記運転場面分類モデルは、前記クラウドソーシングプラットフォームからの第二運転場面データセットと前記ルールに基づいて更新される請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは、少なくとも前記ルールに基づいて前記クラウドソーシングプラットフォームにおいて分類される請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
分類された前記第一運転場面データと分類された前記第二運転場面データのうちの少なくとも一つは、交通手段のトレーニングに用いられる請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
運転場面分類モデルを確定するための装置であって、
クラウドソーシングプラットフォームから第一運転場面データセットを取得するように配置されるデータ取得モジュールであって、前記第一運転場面データセットにおける運転場面データは分類された、データ取得モジュールと、
採集手段により採集された運転場面データを分類するように、少なくとも前記第一運転場面データセットに基づいて運転場面分類モデルを生成するように配置されるモデル生成モジュールと、
運転場面データを分類するためのルールを取得するように配置されるルール取得モジュールであって、前記ルールは、前記採集手段で採集された運転場面データを前記運転場面分類モデルにより分類した結果に基づいて生成されたものである、ルール取得モジュールと、
少なくとも前記ルールに基づいて前記運転場面分類モデルを更新するように配置されるモデル更新モジュールと、を備える装置。
【請求項１５】
前記第一運転場面データセットにおける運転場面データは、
地理要素に係る第一種類と、
交通信号に係る第二種類と、
運転動作に係る第三種類と、
のうちの少なくとも一つに分類される請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記採集手段により採集された運転場面データには、
道路に係る情報と、
交通信号に係る情報と、
前記採集手段の動作に係る情報と、
前記採集手段に取り付けられたセンサにより採集された情報と、
のうちの少なくとも一つが含まれる請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
前記モデル生成モジュールは、
前記運転場面分類モデルをトレーニングするための第一目標関数を確定するように配置される第一目標関数確定ユニットと、
前記第一目標関数と前記第一運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により前記運転場面分類モデルをトレーニングするように配置される第一モデルトレーニングユニットと、を備える請求項１４に記載の装置。
【請求項１８】
前記モデル更新モジュールは、
前記クラウドソーシングプラットフォームから第二運転場面データセットを取得するように配置されるデータ取得ユニットであって、前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは分類された、データ取得ユニットと、
前記第一目標関数と前記ルールに基づいて、前記運転場面分類モデルをトレーニングするための第二目標関数を確定するように配置される第二目標関数確定ユニットと、
前記第二目標関数と前記第二運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により前記運転場面分類モデルを更新するように配置される第二モデルトレーニングユニットと、を備える請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは、少なくとも前記ルールに基づいて前記クラウドソーシングプラットフォームにおいて分類される請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
運転場面データを分類するための装置であって、
採集手段により採集された第一運転場面データを取得するように配置される第一場面取得モジュールと、
運転場面分類モデルによって前記第一運転場面データを分類するように配置される第一場面分類モジュールであって、前記運転場面分類モデルは、クラウドソーシングプラットフォームからの第一運転場面データセットに基づいて生成されたものである、第一場面分類モジュールと、
前記第一運転場面データを分類した結果をユーザに提供することにより、前記ユーザに前記結果に基づいて、運転場面データを分類するためのルールを生成させるように配置される結果提供モジュールであって、前記ルールは、少なくとも前記運転場面分類モデルを更新するのに用いられる、結果提供モジュールと、を備える装置。
【請求項２１】
前記第一運転場面データには、
道路に係る情報と、
交通信号に係る情報と、
前記採集手段の動作に係る情報と、
前記採集手段に取り付けられたセンサにより採集された情報と、
のうちの少なくとも一つが含まれる請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記運転場面データセットにおける運転場面データは、
地理要素に係る第一種類と、
交通信号に係る第二種類と、
運転動作に係る第三種類と、
のうちの少なくとも一つに分類される請求項２０に記載の装置。
【請求項２３】
前記採集手段により採集された第二運転場面データを取得するように配置される第二場面取得モジュールと、
少なくとも前記ルールに基づいて更新された前記運転場面分類モデルによって、前記第二運転場面データを分類するように配置される第二場面分類モジュールと、を更に備える請求項２０に記載の装置。
【請求項２４】
前記運転場面分類モデルは、前記クラウドソーシングプラットフォームからの第二運転場面データセットと前記ルールに基づいて更新される請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは、少なくとも前記ルールに基づいて前記クラウドソーシングプラットフォームにおいて分類される請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
分類された前記第一運転場面データと分類された前記第二運転場面データのうちの少なくとも一つは、交通手段のトレーニングに用いられる請求項２３に記載の装置。
【請求項２７】
一つ又は複数のプロセッサと、
一つ又は複数のプログラムを記憶する記憶装置と、を備え、
前記一つ又は複数のプログラムが前記一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに請求項１−６の何れか一つに記載の方法を実現させる電子機器。
【請求項２８】
一つ又は複数のプロセッサと、
一つ又は複数のプログラムを記憶する記憶装置と、を備え、
前記一つ又は複数のプログラムが前記一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに請求項７−１３の何れか一つに記載の方法を実現させる電子機器。
【請求項２９】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１−６の何れか一つに記載の方法を実現させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３０】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項７−１３の何れか一つに記載の方法を実現させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願の実施形態は、主にデータ処理分野に関し、具体的に、運転場面データを分類するための方法、装置、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動運転シミュレーション技術は、ソフトウェアにおいて現実の運転環境を模擬し、自動運転アルゴリズムがロードされている交通手段と模擬運転環境とがインタラクションを行って自動運転アルゴリズムの性能を評価するものである。自動運転アルゴリズムの性能に対する全面的な評価を実現するために、模擬運転環境ができるだけ現実の運転過程における各場面をカバーすべきである。
【０００３】
一般的に、収集車のような採集手段により運転場面データを採集することができる。採集された運転場面データは、現実の運転環境を模擬するように、自動運転シミュレーションシステムに提供可能である。採集手段により採集された運転場面データが一般的に膨大であるため、自動運転シミュレーションシステムへこれらのデータを提供する前に、提供される運転場面データが実際の運転過程における各場面をカバーし、或いは自動運転シミュレーションシステムにある種類の特定運転場面を提供することができるように、採集された運転場面データを分類することが希望される。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本願の例示的な実施形態によれば、運転場面データを分類するための技術案を提供する。
【０００５】
本願の第一局面において、運転場面分類モデルを確定するための方法を提供する。当該方法は、クラウドソーシングプラットフォームから第一運転場面データセットを取得することを含む。第一運転場面データセットにおける運転場面データは分類された。当該方法は、採集手段により採集された運転場面データを分類するように、少なくとも第一運転場面データセットに基づいて運転場面分類モデルを生成することをさらに含む。当該方法は、運転場面データを分類するためのルールを取得することをさらに含む。当該ルールは、採集手段で採集された運転場面データを運転場面分類モデルにより分類した結果に基づいて生成される。また、当該方法は、少なくとも当該ルールに基づいて運転場面分類モデルを更新することを更に含む。
【０００６】
本願の第二局面において、運転場面データを分類するための方法を提供する。当該方法は、採集手段により採集された第一運転場面データを取得することを含む。当該方法は、運転場面分類モデルにより第一運転場面データを分類することをさらに含む。当該運転分類モデルは、クラウドソーシングプラットフォームからの第一運転場面データセットに基づいて生成される。また、当該方法は、第一運転場面データを分類した結果をユーザに提供することにより、ユーザに当該結果に基づいて、運転場面データを分類するためのルールを生成させることを含む。なお、当該ルールは、少なくとも運転場面分類モデルを更新するのに用いられる。
【０００７】
本願の第三局面において、運転場面分類モデルを確定するための装置を提供する。当該装置は、クラウドソーシングプラットフォームから第一運転場面データセットを取得するように配置されるデータ取得モジュールであって、第一運転場面データセットにおける運転場面データが分類された、データ取得モジュールと、採集手段により採集された運転場面データを分類するように、少なくとも第一運転場面データセットに基づいて運転場面分類モデルを生成するように配置されるモデル生成モジュールと、運転場面データを分類するためのルールを取得するように配置されるルール取得モジュールであって、ルールは、採集手段で採集された運転場面データを運転場面分類モデルにより分類した結果に基づいて生成されたものである、ルール取得モジュールと、少なくとも当該ルールに基づいて運転場面分類モデルを更新するように配置されるモデル更新モジュールと、を備える。
【０００８】
本願の第四局面において、運転場面データを分類するための装置を提供する。当該装置は、採集手段により採集された第一運転場面データを取得するように配置される第一場面取得モジュールと、運転場面分類モデルによって第一運転場面データを分類するように配置される第一場面分類モジュールであって、運転場面分類モデルは、クラウドソーシングプラットフォームからの第一運転場面データセットに基づいて生成されたものである、第一場面分類モジュールと、第一運転場面データを分類した結果をユーザに提供することにより、ユーザに当該結果に基づいて、運転場面データを分類するためのルールを生成させるように配置される結果提供モジュールであって、ルールは、少なくとも運転場面分類モデルを更新するのに用いられる、結果提供モジュールと、を備える。
【０００９】
本願の第五局面において、一つ又は複数のプロセッサと記憶装置を備える電子機器を提供する。記憶装置は一つ又は複数のプログラムを記憶する。一つ又は複数のプログラムが一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、一つ又は複数のプロセッサに本願による第一局面の方法を実行させる。
【００１０】
本願の第六局面において、一つ又は複数のプロセッサと記憶装置を備える電子機器を提供する。記憶装置は一つ又は複数のプログラムを記憶する。一つ又は複数のプログラムが一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、一つ又は複数のプロセッサに本願による第二局面の方法を実行させる。
【００１１】
本願の第七局面において、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な媒体であって、当該コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、本願による第一局面の方法を実現させるコンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。
【００１２】
本願の第八局面において、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な媒体であって、当該コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、本願による第二局面の方法を実現させるコンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。
【００１３】
理解すべきなのは、発明内容に説明された内容は、本願の実施形態の肝心又は重要な特徴を制限することでもなく、本願の範囲を制限することでもない。本願の他の特徴は、以下の説明により理解し易くなる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
本願の各実施形態の上記及び他の特徴、利点及び局面は、図面と合わせる下記の詳細な説明を参照することにより、より明らかになる。図面において、同一又は類似の符号は、同一又は類似の要素を示す。
【図１】本願の実施形態を実現可能な例示的な環境を示す模式図である。
【図２】本願の実施形態による、運転場面分類モデルを確定するための例示的な方法を示すフローチャートである。
【図３】本願の実施形態による、運転場面分類モデルを生成するための例示的な方法を示すフローチャートである。
【図４】本願の実施形態による、運転場面データを分類するための例示的なルールを示す模式図である。
【図５】本願の実施形態による、運転場面分類モデルを更新するための例示的な方法を示すフローチャートである。
【図６】本願の実施形態による、運転場面データを分類するための例示的な方法を示すフローチャートである。
【図７】本願の実施形態による、運転場面データを分類するための例示的な方法を示すフローチャートである。
【図８】本願の実施形態による、運転場面分類モデルを確定するための装置を示す模式的なブロック図である。
【図９】本願の実施形態による、運転場面データを分類するための装置を示す模式的なブロック図である。
【図１０】本願の複数の実施形態を実施可能な演算デバイスを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に図面を参照して本願の実施形態を具体的に説明する。理解すべきなのは、図面において本願の幾つかの実施形態が示されたが、本願が各種の形式で実現可能であり、且つここで説明された実施形態に限定されないと解釈すべきである。逆に、これらの実施形態を提供することは、本願をより明確で全体的に理解するためである。理解すべきなのは、本願の図面及び実施形態は、本願の保護範囲を制限することではなく、例示的なものに過ぎない。
【００１６】
本願の実施形態の説明において、専門用語である「含む」及び類似の用語は、開放的に含む、即ち「含むが、限定されない」と理解すべきである。専門用語である「基づく」は、「少なくとも部分的に基づく」と理解すべきである。専門用語である「一実施形態」又は「当該実施形態」は、「少なくとも一つの実施形態」と理解すべきである。専門用語である「第一」、「第二」などは、異なる、或いは同一の対象を示すことができる。以下の内容に、他の明確的又は暗默的な定義が含まれる可能性がある。
【００１７】
上記のように、自動運転シミュレーションシステムへ実際の運転過程における各場面をカバー可能な運転場面データを提供し、或いは自動運転シミュレーションシステムにある種類の特定の運転場面を提供することができるように、採集手段により採集された運転場面データを分類することが希望される。
【００１８】
幾つかの従来の技術案において、運転動作、地理要素などの次元から場面データを簡単に分類することができるが、このような分類は一般的に細かくない。例えば、場面データに複数の次元の情報が含まれている場合に、このような技術案により場面データを正確に分類することが一般的に実現しにくい。他の幾つかの従来の技術案において、機器学習方法により場面分類モデルをトレーニングして場面データに対する分類を実現しても良い。ところが、完備なトレーニングサンプルを提供しにくいため、場面種類の全体の分布がトレーニングサンプルの数の増加に従って変化してしまう。これにより、トレーニングされたモデルの汎化性能が悪くなる（例えば、トレーニングサンプルにおいて表現が良いが、実際の応用において表現が悪い）。
【００１９】
本願の実施形態によれば、運転場面データを分類するための技術案を提供する。当該技術案は、クラウドソーシングプラットフォームを介して場面データの種類を標識し、且つそのうちから代表的な場面データを選択して、場面分類モデルをトレーニングするトレーニングサンプルとすることに関する。当該技術案は、採集手段で採集された場面データをトレーニングされた場面分類モデルにより分類し、且つ分類された結果をユーザに提供することにより、ユーザに分類結果に基づいて場面データを分類するためのルールを制定することができることにさらに関する。制定されたルールは、トレーニングサンプルの標識品質を向上するように、更にクラウドソーシングプラットフォームに適用される。なお、制定されたルールは、場面分類モデルのトレーニング品質を向上するように、更にモデルトレーニング過程に適用される。
【００２０】
本願の実施形態による技術案は、クラウドソーシング、ユーザにより制定されたルール及び機器学習技術を組み合わせることにより、従来の場面分類技術案に存在している上記課題又は他の潜在的な課題を解決することができる。従って、当該技術案は、各種の運転シミュレーション及び／又は運転トレーニングシステムに広く適用することにより、自動運転アルゴリズムに対する効果的な評価を実現することができる。
【００２１】
以下、図面を参照して本願の実施形態を具体的に説明する。本文において、専門用語「モデル」は、トレーニングデータから対応する入力と出力との間の関連を学習することができる。これにより、トレーニングが完成した後に与えられた入力に対して対応する出力を生成することができる。理解すべきなのは、「モデル」は、「ニューラルネットワーク」、「学習モデル」又は「学習ネットワーク」と呼ばれても良い。なお、専門用語「運転場面」には、車両運転場面、飛行機運転場面、汽船運転場面又は他の交通手段の運転場面が含まれても良いが、それらに限定されない。それは、一定の時間帯における運転場面に係る情報（本文には「運転場面データ」とも呼ばれる）で示されても良い。以下、車両運転場面を例として本願の実施形態を説明する。ところが、理解すべきなのは、これは本願の範囲を制限する意図ではなく、例示の目的に過ぎない。本願の実施形態は、同様に他の交通手段の運転場面に適用可能である。
【００２２】
図１は、本願の実施形態を実現可能な例示的な環境１００を示す模式図である。環境１００は、主にクラウドソーシングプラットフォーム１２０と、モデル確定装置１３０と、モデル応用装置１４０とを備えても良い。理解すべきなのは、例示的な目的だけで環境１００の構成と機能を説明するが、本願の範囲に対する如何なる制限が示唆されていない。本願の実施形態は、更に異なる構成及び／又は機能を具備する環境に適用可能である。
【００２３】
図１に示すように、一つ又は複数の採集手段１１０により採集された膨大な運転場面データ１０１は、分類されるようにクラウドソーシングプラットフォーム１２０に提供することができる。
【００２４】
ここで、上記「採集手段」は、例えばデータを採集するための車両、汽船、航空機などのような、運転場面データを採集するための任意の交通手段又は他の手段を指しても良いが、それらに限定されない。本文において、例示の目的だけで、車両を採集手段の例とする。ところが、理解すべきなのは、本願の実施形態は他の採集手段に適用可能である。ここで、上記「クラウドソーシングプラットフォーム」は、タスク（例えば、膨大な運転場面データに対して種類の標識を行う）を例えばインターネットを介して配布することにより、当該タスクを多くの非特定の単体へ送付して完成させるプラットフォームを指す。
【００２５】
幾つかの実施形態において、採集手段１１０により採集された運転場面データ１０１は、採集時間帯において採集手段１１０により採集された全ての情報を含んでも良く、道路に係る情報（例えば、道路タイプ、道路標識、道路における障害物などに係る情報）、交通信号（例えば、交通信号機、各種の交通標識、交通警察の指揮など）に係る情報、採集手段１１０の動作（例えば、追従、追い越し、車線変更など）に係る情報、及び採集手段１１０に取り付けられた各種のセンサ（例えば、カメラ、加速度センサ、ジャイロスコープなど）により採集される情報（例えば、周囲の対象に係る情報）などを含むが、それらに限定されない。幾つかの実施形態において、運転場面データ１０１は、クラウドソーシングプラットフォーム１２０において、関連付けられた地理要素、交通信号及び／又は運転動作に従って分類可能である。例えば、交差点場面、赤信号場面、追い越し場面、車線変更場面などがある。なお、分類された運転場面データから代表的な１セットの運転場面データを、運転場面分類モデルをトレーニングするためのトレーニングサンプル１０２として選択することができる。
【００２６】
図１に示すように、トレーニングサンプル１０２は、運転場面分類モデル１０３をトレーニングするように、モデル確定装置１３０に提供することができる。例えば、機器学習方法によりトレーニングサンプル１０２に基づいて運転場面分類モデル１０３をトレーニングすることができる。トレーニングされた運転場面分類モデル１０３は、採集手段１１０により採集された運転場面データ１０４を分類するように、モデル応用装置１４０に提供することができる。
【００２７】
図１において運転場面データ１０１と運転場面データ１０４が同一の採集手段１１０により採集されたと示されたが、理解すべきなのは、例示と簡単の目的だけである。幾つかの実施形態において、運転場面データ１０１と運転場面データ１０４は、異なる採集手段によりそれぞれ採集可能である。例えば、幾つかの実施形態において、一つの採集手段により採集された運転場面データをクラウドソーシングプラットフォーム１２０へ提供して種類標識を行い、且つ標識された運転場面データセットによって運転場面分類モデル１０３をトレーニングすることができる。トレーニングされた運転場面分類モデル１０３は、他の採集手段により採集された運転場面データに対する分類に用いられても良い。
【００２８】
図１に示すように、モデル応用装置１４０は、運転場面分類モデル１０３を利用して運転場面データ１０４を分類することにより、分類結果１０５を生成することができる。分類結果１０５は、運転場面データ１０４の所属する種類を示すことができる。例えば、運転場面データ１０４の所属する種類は、例えば交差点場面、赤信号場面、追い越し場面、車線変更場面などのような、地理要素、交通信号及び／又は運転動作に係る種類であっても良い。モデル応用装置１４０は、更に分類結果１０５をユーザ１５０へ提供することができる。
【００２９】
ユーザ１５０は、分類結果１０５を評価することができる。例えば、ユーザ１５０は、経験により分類結果１０５が正確であるか否かを確定することができる。ユーザ１５０は更に、分類結果１０５に対する評価に基づいて、場面データを分類するためのルール１０６を制定することができる。例えば、ユーザ１５０は、分類結果がユーザ１５０の希望により適合するように、分類結果１０５に存在している分類の不正確な場面に対してより具体的な分類ルールを制定することができる。
【００３０】
幾つかの実施形態において、図１に示すように、評価分類結果１０５と制定ルール１０６は、同じユーザにより完成可能である。選択的に、他の幾つかの実施形態において、評価分類結果１０５と制定ルール１０６は、異なるユーザにより完成されても良い。例えば、運転場面分類結果１０５は、分類された運転場面データを使用して自動運転シミュレーションを行うユーザに提供することができる。当該ユーザは、運転場面分類結果１０５を評価し、且つ評価を業界の専門家に提供することができる。業界の専門家は、異なるユーザからの評価に基づいてルール１０６をまとめて制定することができる。幾つかの実施形態において、ルール１０６は、幾つかの運転場面（例えば、運転場面分類モデルにより分類された結果がユーザの所望結果と一致ではない）についてどのように分類すべきかを示すことができる。以下、更に図４と合わせてルール１０６を更に具体的に説明する。
【００３１】
図１に示すように、ルール１０６は、クラウドソーシングプラットフォーム１２０に提供されて応用されても良い。例えば、クラウドソーシングプラットフォーム１２０において、ルール１０６に基づいて後続で受信される運転場面データに対して分類と標識を行い、且つ該当するトレーニングサンプルを生成することができる。この方式により、ユーザ１５０の希望により適合するトレーニングサンプルを生成することができる。ルール１０６に基づいて生成されたトレーニングサンプルは、前に生成された運転場面分類モデル１０３を更新するのに更に用いられても良い。
【００３２】
また、ルール１０６は、モデル確定装置１３０に提供されて応用されても良い。例えば、モデル確定装置１３０は、ルール１０６に基づいて後続のモデルトレーニングとモデルを更新することができる。特に、モデル確定装置１３０は、クラウドソーシングプラットフォーム１２０からのルール１０６によるトレーニングサンプルとルール１０６の両者に基づいて、前に生成された運転場面分類モデル１０３を更新することができる。この方式により、生成された運転場面分類モデル１０３の汎化性能を向上して、運転場面データに対するより正確な分類を実現することができる。
【００３３】
以下、更に図面と合わせて図１に示されたモデル確定装置１３０とモデル応用装置１４０の動作原理を具体的に説明する。
【００３４】
図２は、本願の実施形態による、運転場面分類モデルを確定するための例示的な方法２００を示すフローチャートである。例えば、方法２００は、図１に示すモデル確定装置１３０により実行可能である。以下、図１と合わせて方法２００の各動作を具体的に説明する。理解すべきなのは、方法２００は、更に示されていない付加的な動作を含んでも良く、及び／又は示された動作を省略しても良い。本願の範囲はこの面で制限されない。
【００３５】
ブロック２１０において、モデル確定装置１３０は、クラウドソーシングプラットフォーム１２０から第一運転場面データセット（例えば、図１に示すトレーニングサンプル１０２）を取得する。例えば、第一運転場面データセットにおける運転場面データは、既にクラウドソーシングプラットフォーム１２０において分類された。
【００３６】
幾つかの実施形態において、第一運転場面データセットにおける運転場面データは、地理要素に係る第一種類、交通信号に係る第二種類、運転動作に係る第三種類などの少なくとも一つに分類されても良い。例えば、第一種類は、例えば運転場面データが示す道路タイプ、道路標識、道路に障害物があるか否か、及び障害物の位置などを示すことができる。第二種類は、例えば運転場面データが示す交通信号機状態、交通標識、交通警察の指揮のタイプなどを示すことができる。第三種類は、例えば追従、追い越し又は車線変更などのような運転場面データが示す運転動作を示すことができる。例えば、第一運転場面データセットにおける運転場面データは、交差点場面、丁字路場面、赤信号場面、緑信号場面、追従場面、追い越し場面、車線変更場面などに分類されても良い。付加的又は選択的に、幾つかの実施形態において、第一運転場面データセットにおける運転場面データの種類は、上記第一種類、第二種類及び／又は第三種類の何れかの組み合わせであっても良い。例えば、第一運転場面データセットにおけるある運転場面データの種類は、「車線変更＋交差点＋障害物が車両の真後ろにあり且つ同一の車線にある」として標識されても良い。
【００３７】
理解すべきなのは、ここまで示されたのは、運転場面データの種類の幾つかの例示に過ぎない。他の実施形態において、他の次元に基づいて運転場面データを分類しても良い。本願の実施形態はこの面で制限されない。
【００３８】
ブロック２２０において、モデル確定装置１３０は、少なくとも第一運転場面データセットに基づいて運転場面分類モデル１０３を生成する。幾つかの実施形態において、モデル確定装置１３０は、機器学習方法により運転場面分類モデル１０３を生成することができる。
【００３９】
図３は、本願の実施形態による、運転場面分類モデルを生成するための方法３００を示すフローチャートである。例えば、方法３００は、図２に示す方法２００におけるブロック２２０の例示として実現されても良い。理解すべきなのは、方法３００は、示されていない付加的な動作を含んでも良く、及び／又は示された動作を省略しても良い。本願の範囲はこの面で制限されない。
【００４０】
図３に示すように、ブロック３１０において、モデル確定装置１３０は、運転場面分類モデルをトレーニングするための第一目標関数を確定することができる。第一目標関数は、運転場面分類モデルをトレーニングすることが可能な任意の既知又は開発しようとする損失関数、コスト関数及び／又は目標関数などであっても良い。ブロック３２０において、モデル確定装置１３０は、第一目標関数と第一運転場面データセットに基づいて、運転場面分類モデルをトレーニングすることができる。例えば、モデル確定装置１３０は、第一目標関数と第一運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により運転場面分類モデルをトレーニングすることにより、運転場面分類モデルのモデルパラメータを確定することができる。
【００４１】
幾つかの実施形態において、モデル確定装置１３０により生成された運転場面分類モデル１０３は、モデル応用装置１４０に提供されて、採集手段１１０により採集された運転場面データ１０４を分類するのに用いられても良い。
【００４２】
図２に戻し、方法２００はブロック２３０まで進む。モデル確定装置１３０は、運転場面データを分類するためのルール（例えば、図１に示すルール１０６）を取得する。幾つかの実施形態において、モデル確定装置１３０は、ルール１０６を制定するユーザ（例えば、図１に示すユーザ１５０又は図１に示されていない業界の専門家）からルール１０６を取得することができる。
【００４３】
幾つかの実施形態において、ルール１０６は、採集手段１１０で採集された運転場面データ１０４を運転場面分類モデル１０３により分類した結果１０５に基づいて生成されても良い。例えば、図１に示すモデル応用装置１４０は、モデル確定装置１３０により生成された運転場面分類モデル１０３を利用して、採集手段１１０により採集された運転場面データ１０４を分類し、且つ分類結果１０５をユーザ１５０へ提供することができる。ユーザ１５０は、分類結果１０５を評価することができる。例えば、ユーザ１５０は、経験によって分類結果１０５が正確であるか否かを確定することができる。
【００４４】
ユーザ１５０は、更に、分類結果１０５に対する評価に基づいて、場面データを分類するためのルール１０６を制定しても良い。例えば、ユーザ１５０は、分類結果１０５に存在している分類の不正確な場面に対して、より具体的な分類ルールを制定して、分類結果をユーザ１５０の希望により適合させることができる。幾つかの実施形態において、図１に示すように、評価分類結果１０５と制定ルール１０６は、同一のユーザにより完成可能である。選択的に、他の幾つかの実施形態において、評価分類結果１０５と制定ルール１０６は、異なるユーザにより完成されても良い。例えば、運転場面分類結果１０５は、分類された運転場面データを使用して自動運転シミュレーションを行うユーザに提供されても良い。当該ユーザは、運転場面分類結果１０５を評価してそのフィードバックを業界の専門家に提供することができる。業界の専門家は、異なるユーザからの評価に基づいてルール１０６をまとめて制定することができる。例えば、ルール１０６は、幾つかの運転場面（例えば、運転場面分類モデルにより分類された結果がユーザの所望の結果と一致しない）に対してどのように分類すべきかを示すことができる。
【００４５】
図４は、本願の実施形態による、運転場面データを分類するための例示的なルール４００を示す模式図である。例えば、ルール４００は、図１に示すルール１０６の例示の一つとしても良い。図４に示す例示において、場面分類モデル１０３が採集手段１１０により採集時間帯に採集されたある運転場面データ１０４を種類Ａ（例えば、車線変更場面）として分類したが、ユーザ１５０がこのような分類が正確ではなく、種類Ｂ（例えば、交差点場面）として分類すべきと考えていることが仮定する。この場合に、ユーザ１５０又は図１に示されていない業界の専門家は、このような運転場面データに対して特定の分類ルール４００を作成することができる。
【００４６】
幾つかの実施形態において、例示的なルール４００は、種類Ａに関連付けられた第一インタラクティブインデックスと種類Ｂに関連付けられた第二インタラクティブインデックスとの比率に応じて、運転場面データ１０４を種類Ａか種類Ｂに分類すべきかを確定することができる。
【００４７】
例えば、第一インタラクティブインデックスは、車線変更動作が発生している間に採集手段１１０により一定の視線範囲（例えば、５０メートル）において観察された移動又は静止の他の対象（本文において「故障対象」とも呼ばれる）の数、故障対象のタイプ、採集手段１１０に対する速度及び／又は距離などの情報に基づいて確定されても良い。第二インタラクティブインデックスは、交差点の付近にある間に（例えば、閾値距離内）採集手段１１０により一定の視線範囲（例えば、５０メートル）において観察された移動又は静止の故障対象の数、タイプ、採集手段１１０に対する速度及び／又は距離などの情報に基づいて確定されても良い。第一インタラクティブインデックスと第二インタラクティブインデックスを確定するための情報は、場面運転データ１０４に含まれても良い（場面運転データ１０４は、採集時間帯に採集手段１１０により採集された全ての情報を含んでも良い）。
【００４８】
図４に示すように、当該比率が第一所定範囲内（例えば、＜１／３）にあれば、場面運転データ１０４が種類Ａ（即ち、交差点場面）に分類されても良い。当該比率が第二所定範囲内（例えば、＞３）にあれば、場面運転データ１０４が種類Ｂ（即ち、車線変更場面）に分類されても良い。幾つかの実施形態において、当該比率が第一所定範囲と第二所定範囲との間の第三所定範囲内（例えば、［１／３，３］）にあれば、例示的なルール４００は、更に種類Ａに関連付けられた第一環境複雑度と種類Ｂに関連付けられた第二環境複雑度との比率に基づいて、運転場面データ１０４を種類Ａか種類Ｂに分類すべきかを確定することができる。
【００４９】
例えば、第一環境複雑度は、車線変更動作が発生している間に採集手段１１０により採集された道路及び／又は交通信号に係る情報に基づいて確定されても良い。このような情報は、例えば車線数、車線変更可能な車線数、車線情報（例えば、可変車線又は速度／時間制限車線）、信号機情報（例えば、左ウインカーを含むか否か）などがある。第二環境複雑度は、交差点の付近（例えば、閾値距離内）にある間に採集手段１１０により採集された道路及び／又は交通信号に係る情報に基づいて確定されても良い。このような情報は、例えば車線数、車線変更可能な車線数、車線情報（例えば、可変車線又は速度／時間制限車線）、信号機情報（例えば、左ウインカーを含むか否か）などがある。第一環境複雑度と第二環境複雑度を確定するための情報は、場面運転データ１０４に含まれても良い（場面運転データ１０４は、採集時間帯に採集手段１１０により採集された全ての情報を含んでも良い）。
【００５０】
図４に示すように、当該比率が第四所定範囲内（例えば、＜＝１）にあれば、場面運転データ１０４が種類Ａ（即ち、交差点場面）に分類されても良い。さもなければ、場面運転データ１０４が種類Ｂ（即ち、車線変更場面）に分類されても良い。
【００５１】
ここまで本願の実施形態による、ユーザのフィードバックに基づいて生成された、場面データを分類するためのルールの例示の一つだけ示された。理解すべきなのは、他のルールも可能である。このようなルールにより、運転場面分類結果がユーザの意図により適合することになり、運転場面分類の精度が向上することに寄与する。
【００５２】
図２に戻し、方法２００はブロック２４０まで進む。なお、モデル確定装置１３０は、少なくともルール１０６に基づいて運転場面分類モデル１０３を更新する。
【００５３】
図５は、本願の実施形態による、運転場面分類モデルを更新するための方法５００のフローチャートを示した。例えば、方法５００は、図２に示された方法２００におけるブロック２４０の例示の一つとしても良い。理解すべきなのは、方法５００は、更に示されていない付加的な動作を含んでも良く、及び／又は示された動作を省略しても良い。本願の範囲はこの面で制限されない。
【００５４】
図５に示すように、ブロック５１０において、モデル確定装置１３０は、クラウドソーシングプラットフォーム１２０から第二運転場面データセットを取得することができる。例えば、第二運転場面データセットにおける運転場面データは、既にクラウドソーシングプラットフォーム１２０において分類された。幾つかの実施形態において、第二運転場面データセットは、上記第一運転場面データセットと同じである。選択的に、他の幾つかの実施形態において、第二運転場面データセットは、上記第一運転場面データセットと異なってもよい。例えば、第二運転場面データセットは、第一運転場面データセットに続いてクラウドソーシングプラットフォーム１２０において分類されたものであっても良い。特に、幾つかの実施形態において、第二運転場面データセットは、少なくともルール１０６に基づいてクラウドソーシングプラットフォーム１２０において分類されたものであっても良い。即ち、第二運転場面データセットは、ユーザ１５０の希望により適合するトレーニングサンプルであっても良い。
【００５５】
ブロック５２０において、モデル確定装置１３０は、第一目標関数と取得されたルール（例えば、ルール１０６）に基づいて、運転場面分類モデルをトレーニングするための第二目標関数を確定することができる。例えば、モデル確定装置１３０は、ルール１０６に基づいて、第一目標関数に付加すべきペナルティ項を確定し、且つ第一目標関数に当該ペナルティ項を付加することにより第二目標関数を生成することができる。この方式により、第二目標関数は、ユーザ１５０の希望により適合する運転場面分類モデルをトレーニングするのに用いられることができる。
【００５６】
ブロック５３０において、モデル確定装置１３０は、第二目標関数と第二運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により運転場面分類モデル１０３のモデルパラメータを更新することにより、更新された運転場面分類モデルを得ることができる。
【００５７】
この方式により、本願の実施形態は、クラウドソーシング、ユーザにより作成されたルール及び機器学習技術を組み合わせることにより、確定された運転場面分類モデルの汎化性能を効果的に向上することができる。
【００５８】
ここまで本願の実施形態による、運転場面分類モデルを確定するための技術案を説明した。運転場面分類モデルが確定されると、採集手段１１０により採集された運転場面データを分類するのに用いられることができる。
【００５９】
図６は、本願の実施形態による、運転場面データを分類するための例示的な方法６００のフローチャートを示す。例えば、方法６００は、図１に示すモデル応用装置１４０により実行可能である。以下、図１と合わせて方法６００の各動作を具体的に説明する。理解すべきなのは、方法６００は、示されていない付加的な動作を含んでも良く、及び／又は示された動作を省略しても良い。本願の範囲はこの面で制限されない。
【００６０】
ブロック６１０において、モデル応用装置１４０は、採集手段１１０により採集された第一運転場面データ（例えば、図１に示された運転場面データ１０４）を取得する。幾つかの実施形態において、第一運転場面データは、第一運転場面データに対応する採集時間帯において採集手段１１０により採集された全ての情報、例えば道路に係る情報（例えば、道路タイプ、道路標識、道路における障害物などに係る情報）、交通信号（例えば、交通信号機、各種の交通標識、交通警察の指揮など）に係る情報、採集手段１１０の動作（例えば、追従、追い出し、車線変更など）に係る情報、及び採集手段１１０に取り付けられた各種のセンサ（例えば、カメラ、加速度センサ、ジャイロスコープなど）により採集された情報（例えば、周囲の対象に係る情報）などを含んでも良いが、それらに限定されない。
【００６１】
ブロック６２０において、モデル応用装置１４０は、運転場面分類モデル１０３により第一運転場面データを分類する。上記のように、運転場面分類モデル１０３は、クラウドソーシングプラットフォームからの分類された第一運転場面データセットに基づいて生成されたものであっても良い。
【００６２】
ブロック６３０において、モデル応用装置１４０は、第一運転場面データを分類した結果（例えば、図１に示された分類結果１０５）をユーザ１５０に提供することができる。例えば、当該分類結果は、第一運転場面データの所属する種類、例えば交差点場面、赤信号場面、追い越し場面、車線変更場面などを示すことができる。上記のように、ユーザ１５０は、結果１０５に基づいて、運転場面データを分類するためのルール１０６を生成することができ、且つルール１０５は、少なくとも運転場面分類モデル１０３を更新するのに用いられることができる。
【００６３】
この方式により、運転場面分類モデルにより運転場面データを分類した結果に基づいて、運転場面データを分類するためのルールを生成することができる。このようなルールに基づいて運転場面分類モデルを更新することにより、後続の運転場面分類結果がユーザの意図により適合することになり、運転場面分類の精度を向上することができる。
【００６４】
図７は、本願の実施形態による、運転場面データを分類するための例示的な方法７００のフローチャートを示す。例えば、方法７００は、方法６００が実行された後に、図１に示すモデル応用装置１４０により実行しても良い。以下に図１と合わせて方法７００の各動作を具体的に説明する。理解すべきなのは、方法７００は、示されていない付加的な動作を含んでも良く、及び／又は示された動作を省略しても良い。本願の範囲はこの面で制限されない。
【００６５】
ブロック７１０において、モデル応用装置１４０は、採集手段１１０により採集された第二運転場面データを取得する。例えば、第二運転場面データは、上記のような第一運転場面データに続いて採集手段１１０により採集されても良い。幾つかの実施形態において、第二運転場面データは、第二運転場面データに対応する採集時間帯において採集手段１１０により採集された全ての情報、例えば道路に係る情報（例えば、道路タイプ、道路標識、道路における障害物などに係る情報）、交通信号（例えば、交通信号機、各種の交通標識、交通警察の指揮など）に係る情報、採集手段１１０の動作（例えば、追従、追い越し、車線変更など）に係る情報、及び採集手段１１０に取り付けられた各種のセンサ（例えば、カメラ、加速度センサ、ジャイロスコープなど）により採集された情報（例えば、周囲の対象に係る情報）などを含んでも良いが、それらに限定されない。
【００６６】
ブロック７２０において、モデル応用装置１４０は、少なくともルール１０６に基づいて更新された運転場面分類モデル１０３により、第二運転場面データを分類する。幾つかの実施形態において、モデル応用装置１４０は、クラウドソーシングプラットフォーム１２０からの第二運転データセットとルール１０６に基づいて更新された運転場面分類モデル１０３により、第二運転場面データを分類することができる。上記のように、幾つかの実施形態において、第二運転場面データセットは、上記第一運転場面データセットと同じであっても良い。選択的に、他の幾つかの実施形態において、第二運転場面データセットは、上記第一運転場面データセットと異なっても良い。例えば、第二運転場面データセットは、第一運転場面データセットに続いてクラウドソーシングプラットフォーム１２０において分類されても良い。特に、幾つかの実施形態において、第二運転場面データセットは、少なくともルール１０６に基づいてクラウドソーシングプラットフォーム１２０において分類されても良い。即ち、第二運転場面データセットは、ユーザ１５０の希望により適合するトレーニングサンプルであっても良い。
【００６７】
この方式により、本願の実施形態は、クラウドソーシング、ユーザにより作成されたルール及び機器学習技術を組み合わせて確定された運転場面分類モデルを適用して運転場面データを分類することにより、運転場面データの分類の精度を効果的に向上することができる。
【００６８】
図８は、本願の実施形態による、運転場面分類モデルを確定するための装置８００の模式的なブロック図を示す。図８に示すように、装置８００には、クラウドソーシングプラットフォームから第一運転場面データセットデータを取得するように配置される取得モジュール８１０が備えられても良い。なお、第一運転場面データセットにおける運転場面データは、既に分類された。装置８００は、採集手段により採集された運転場面データを分類するように、少なくとも上記第一運転場面データセットに基づいて運転場面分類モデルを生成するように配置されるモデル生成モジュール８２０を更に備えても良い。装置８００は、運転場面データを分類するためのルールを取得するように配置されるルール取得モジュール８３０を更に備えても良い。当該ルールは、採集手段で採集された運転場面データを運転場面分類モデルにより分類した結果に基づいて生成される。また、装置８００は、少なくともルールに基づいて運転場面分類モデルを更新するように配置されるモデル更新モジュール８４０を更に備えても良い。
【００６９】
幾つかの実施形態において、第一運転場面データセットにおける運転場面データは、地理要素に係る第一種類、交通信号に係る第二種類、運転動作に係る第三種類のうちの少なくとも一つに分類される。
【００７０】
幾つかの実施形態において、採集手段により採集された運転場面データは、道路に係る情報、交通信号に係る情報、採集手段の動作に係る情報、採集手段に取り付けられたセンサにより採集された情報のうちの少なくとも一つを含む。
【００７１】
幾つかの実施形態において、モデル生成モジュール８２０には、運転場面分類モデルをトレーニングするための第一目標関数を確定するように配置される第一目標関数確定ユニットと、第一目標関数と第一運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により運転場面分類モデルをトレーニングするように配置される第一モデルトレーニングユニットと、が備えられる。
【００７２】
幾つかの実施形態において、モデル更新モジュール８４０には、クラウドソーシングプラットフォームから第二運転場面データセットを取得するように配置されるデータ取得ユニットであって、第二運転場面データセットにおける運転場面データは分類された、データ取得ユニットと、第一目標関数とルールに基づいて、運転場面分類モデルをトレーニングするための第二目標関数を確定するように配置される第二目標関数確定ユニットと、第二目標関数と第二運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により運転場面分類モデルを更新するように配置される第二モデルトレーニングユニットと、が備えられる。
【００７３】
幾つかの実施形態において、第二運転場面データセットにおける運転場面データは、少なくともルールに基づいてクラウドソーシングプラットフォームにおいて分類される。
【００７４】
図９は、本願の実施形態による、運転場面データを分類するための装置９００の模式的なブロック図を示す。図９に示すように、装置９００は、採集手段により採集された第一運転場面データを取得するように配置される第一場面取得モジュール９１０を備えても良い。装置９００は、クラウドソーシングプラットフォームからの第一運転場面データセットに基づいて生成された運転場面分類モデルによって、第一運転場面データを分類するように配置される第一場面分類モジュール９２０をさらに備えても良い。また、装置９００は、第一運転場面データを分類した結果をユーザに提供することにより、ユーザに当該結果に基づいて、運転場面データを分類するためのルールを生成させるように配置される結果提供モジュール９３０をさらに備えても良い。なお、当該ルールは、少なくとも運転場面分類モデルを更新するのに用いられる。
【００７５】
幾つかの実施形態において、第一運転場面データには、道路に係る情報、交通信号に係る情報、上記採集手段の動作に係る情報、上記採集手段に取り付けられたセンサにより採集された情報の少なくとも一つが含まれる。
【００７６】
幾つかの実施形態において、運転場面データセットにおける運転場面データは、地理要素に係る第一種類、交通信号に係る第二種類、運転動作に係る第三種類のうちの少なくとも一つに分類される。
【００７７】
幾つかの実施形態において、装置９００は、採集手段により採集された第二運転場面データを取得するように配置される第二場面取得モジュールと、少なくともルールに基づいて更新された運転場面分類モデルにより、第二運転場面データを分類するように配置される第二場面分類モジュールと、をさらに備える。
【００７８】
幾つかの実施形態において、運転場面分類モデルは、クラウドソーシングプラットフォームからの第二運転場面データセットとルールに基づいて更新される。
【００７９】
幾つかの実施形態において、第二運転場面データセットにおける運転場面データは、少なくともルールに基づいてクラウドソーシングプラットフォームにおいて分類される。
【００８０】
幾つかの実施形態において、分類された第一運転場面データと分類された第二運転場面データのうちの少なくとも一つは交通手段（例えば、無人車、無人機など）のトレーニングに用いられる。
【００８１】
図１０は、本願の実施形態を実施可能な例示的なデバイス１０００の模式的なブロック図を示した。デバイス１０００は、図１に示されたモデル確定装置１３０及び／又はモデル応用装置１４０を実現可能である。図面に示すように、デバイス１０００には、読取専用メモリ（ＲＯＭ）１００２に記憶されているコンピュータプログラム指令、或いは記憶ユニット１００８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１００３にロードされたコンピュータプログラム指令に応じて、各種の適当な動作及び処理を実行可能な中央処理ユニット（ＣＰＵ）１００１が備えられる。ＲＡＭ１００３において、デバイス１０００の操作に必要な各種のプログラム及びデータが記憶されても良い。ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２及びＲＡＭ１００３は、バス１００４を介して互いに接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１００５もバス１００４に接続される。
【００８２】
例えばキーボード、マウスなどの入力ユニット１００６、例えば各種のタイプのディスプレー、スピーカなどの出力ユニット１００７、例えば磁気ディスク、光ディスクなどの記憶ユニット１００８、及び例えばネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバなどの通信ユニット１００９が含まれる、デバイス１０００における複数の部品は、Ｉ／Ｏインターフェース１００５に接続される。通信ユニット１００９により、デバイス１０００が例えばインターネットのようなコンピュータネットワーク及び／又は各種の電気通信ネットワークを介して他のデバイスと情報／データを交換することが可能である。
【００８３】
処理ユニット１００１は、上記で説明された各方法及び処理、例えば方法２００、３００、５００、６００及び／又は７００を実行する。例えば、幾つかの実施形態において、方法２００、３００、５００、６００及び／又は７００は、機器に読み取り可能な媒体、例えば記憶ユニット１００８に有形的に備えられるコンピュータソフトウェアプログラムとして実現されも良い。幾つかの実施形態において、コンピュータプログラムの一部又は全体は、ＲＯＭ１００２及び／又は通信ユニット１００９を介してデバイス１０００にロードされ、及び／又はインストールされても良い。コンピュータプログラムがＲＡＭ１００３にロードされてＣＰＵ１００１により実行されると、上記で説明された方法２００、３００、５００、６００及び／又は７００の一つ又は複数のステップを実行することができる。選択的に、他の実施形態において、ＣＰＵ１００１は他の任意の適当な方式により（例えば、ファームウェアを介して）方法２００、３００、５００、６００及び／又は７００を実行するように配置されても良い。
【００８４】
ここまで説明された機能は、少なくとも一部が一つ又は複数のハードウェアロジック部品により実行可能である。例えば、使用可能な例示的なハードウェアロジック部品は、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、専用基準製品（ＡＳＳＰ）、チップ上システムのシステム（ＳＯＣ）、コンプレックス・プログラマブル・ロジック・デバイス（ＣＰＬＤ）などを含むが、それらに限定されない。
【００８５】
本願の方法を実施するためのプログラムコードは、一つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせを採用してプログラミングすることができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供することにより、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラに実行されると、フローチャート及び／又はブロック図における所定の機能／操作が実施可能である。プログラムコードは、全体が機器に実行されても良く、一部が機器に実行されても良く、独立なパッケージとして部分的に機器に実行され且つ部分的に遠隔機器に実行され、或いは全体的に遠隔機器又はサーバに実行されても良い。
【００８６】
本願のコンテキストにおいて、機器に読み取り可能な媒体は、有形的な媒体であっても良い。それは、指令実行システム、装置又はデバイスにより使用され、或いは指令実行システム、装置又はデバイスと合わせて使用されるプログラムを備え、或いは記憶することができる。機器に読み取り可能な媒体は、機器に読み取り可能な信号媒体又は機器に読み取り可能な記憶媒体であっても良い。機器に読み取り可能な媒体は、電子媒体、磁気媒体、光媒体、電磁媒体、赤外線媒体、或いは半導体システム、装置又はデバイス、或いはそれらのあらゆる適切な組み合わせを含んでも良いが、それらに限定されない。機器に読み取り可能な記憶媒体について、より具体的な例示には、一つ又は複数のケーブルによる電気的な接続、ポータブルコンピュータディスケット、ハードウェア、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、ファイバ、ポータブルコンパクトディスク−リードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学記憶デバイス、磁気記憶デバイス、又はそれらのあらゆる適切な組み合わせが含まれる。
【００８７】
また、特定の順序で各操作を説明したが、示された特定の順序又は順次で実行されるようにこれらの操作を要求し、或いは所望の結果が得られるように全ての図示された操作を実行すべきと要求することが理解すべきである。ある環境において、マルチタスク及び並行処理が有利になる可能性がある。同様に、上記の説明において若干の具体的な実現の細部が含まれたが、本願の範囲に対する限制ではないと理解すべきである。単独な実施形態のコンテキストに説明された幾つかの特徴は、単一な実現において組み合わせて実現されても良い。逆に、単独で実現されたコンテキストに説明された各特徴は、複数の実現において単独で、或いはあらゆる適切なサブアセンブリで実現されても良い。
【００８８】
構成特徴及び／又は方法ロジックの動作に特定された言語で本主題を説明したが、添付された特許請求の範囲に限定された主題が必ずしも上記の特定の特徴又は動作に制限されないと理解すべきである。逆に、上記の特定の特徴と動作は、特許請求の範囲を実現する例示的な形式に過ぎない。
【図１】
2019215849.tif 000003
【図２】
2019215849.tif 000004
【図３】
2019215849.tif 000005
【図４】
2019215849.tif 000006
【図５】
2019215849.tif 000007
【図６】
2019215849.tif 000008
【図７】
2019215849.tif 000009
【図８】
2019215849.tif 000010
【図９】
2019215849.tif 000011
【図１０】
2019215849.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】平成31年3月22日(2019.3.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転場面分類モデルを確定するため方法であって、
クラウドソーシングプラットフォームから第一運転場面データセットを取得するステップであって、前記第一運転場面データセットにおける運転場面データは分類された、ステップと、
採集手段により採集された運転場面データを分類するように、少なくとも前記第一運転場面データセットに基づいて運転場面分類モデルを生成するステップと、
運転場面データを分類するためのルールを取得するステップであって、前記ルールは、前記採集手段で採集された運転場面データを前記運転場面分類モデルにより分類した結果に基づいて生成されたものである、ステップと、
少なくとも前記ルールに基づいて前記運転場面分類モデルを更新するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記第一運転場面データセットにおける運転場面データは、
地理要素に係る第一種類と、
交通信号に係る第二種類と、
運転動作に係る第三種類と、
のうちの少なくとも一つに分類される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記採集手段により採集された運転場面データには、
道路に係る情報と、
交通信号に係る情報と、
前記採集手段の動作に係る情報と、
前記採集手段に取り付けられたセンサにより採集された情報と、
のうちの少なくとも一つが含まれる請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記運転場面分類モデルを生成するステップは、
前記運転場面分類モデルをトレーニングするための第一目標関数を確定するステップと、
前記第一目標関数と前記第一運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により前記運転場面分類モデルをトレーニングするステップと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記運転場面分類モデルを更新するステップは、
前記クラウドソーシングプラットフォームから第二運転場面データセットを取得するステップであって、前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは分類された、ステップと、
前記第一目標関数と前記ルールに基づいて、前記運転場面分類モデルをトレーニングするための第二目標関数を確定するステップと、
前記第二目標関数と前記第二運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により前記運転場面分類モデルを更新するステップと、を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは、少なくとも前記ルールに基づいて前記クラウドソーシングプラットフォームにおいて分類される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
運転場面データを分類するための方法であって、
採集手段により採集された第一運転場面データを取得するステップと、
運転場面分類モデルによって前記第一運転場面データを分類するステップであって、前記運転場面分類モデルは、クラウドソーシングプラットフォームからの第一運転場面データセットに基づいて生成されたものである、ステップと、
前記第一運転場面データを分類した結果をユーザに提供することにより、前記ユーザに前記結果に基づいて、運転場面データを分類するためのルールを生成させるステップであって、前記ルールは、少なくとも前記運転場面分類モデルを更新するのに用いられる、ステップと、を含む方法。
【請求項８】
前記第一運転場面データには、
道路に係る情報と、
交通信号に係る情報と、
前記採集手段の動作に係る情報と、
前記採集手段に取り付けられたセンサにより採集された情報と、
のうちの少なくとも一つが含まれる請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記運転場面データセットにおける運転場面データは、
地理要素に係る第一種類と、
交通信号に係る第二種類と、
運転動作に係る第三種類と、
のうちの少なくとも一つに分類される請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記採集手段により採集された第二運転場面データを取得するステップと、
少なくとも前記ルールに基づいて更新された前記運転場面分類モデルによって、前記第二運転場面データを分類するステップと、を更に含む請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記運転場面分類モデルは、前記クラウドソーシングプラットフォームからの第二運転場面データセットと前記ルールに基づいて更新される請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは、少なくとも前記ルールに基づいて前記クラウドソーシングプラットフォームにおいて分類される請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
分類された前記第一運転場面データと分類された前記第二運転場面データのうちの少なくとも一つは、交通手段のトレーニングに用いられる請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
運転場面分類モデルを確定するための装置であって、
クラウドソーシングプラットフォームから第一運転場面データセットを取得するように配置されるデータ取得モジュールであって、前記第一運転場面データセットにおける運転場面データは分類された、データ取得モジュールと、
採集手段により採集された運転場面データを分類するように、少なくとも前記第一運転場面データセットに基づいて運転場面分類モデルを生成するように配置されるモデル生成モジュールと、
運転場面データを分類するためのルールを取得するように配置されるルール取得モジュールであって、前記ルールは、前記採集手段で採集された運転場面データを前記運転場面分類モデルにより分類した結果に基づいて生成されたものである、ルール取得モジュールと、
少なくとも前記ルールに基づいて前記運転場面分類モデルを更新するように配置されるモデル更新モジュールと、を備える装置。
【請求項１５】
前記第一運転場面データセットにおける運転場面データは、
地理要素に係る第一種類と、
交通信号に係る第二種類と、
運転動作に係る第三種類と、
のうちの少なくとも一つに分類される請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記採集手段により採集された運転場面データには、
道路に係る情報と、
交通信号に係る情報と、
前記採集手段の動作に係る情報と、
前記採集手段に取り付けられたセンサにより採集された情報と、
のうちの少なくとも一つが含まれる請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
前記モデル生成モジュールは、
前記運転場面分類モデルをトレーニングするための第一目標関数を確定するように配置される第一目標関数確定ユニットと、
前記第一目標関数と前記第一運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により前記運転場面分類モデルをトレーニングするように配置される第一モデルトレーニングユニットと、を備える請求項１４に記載の装置。
【請求項１８】
前記モデル更新モジュールは、
前記クラウドソーシングプラットフォームから第二運転場面データセットを取得するように配置されるデータ取得ユニットであって、前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは分類された、データ取得ユニットと、
前記第一目標関数と前記ルールに基づいて、前記運転場面分類モデルをトレーニングするための第二目標関数を確定するように配置される第二目標関数確定ユニットと、
前記第二目標関数と前記第二運転場面データセットに基づいて、機器学習方法により前記運転場面分類モデルを更新するように配置される第二モデルトレーニングユニットと、を備える請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは、少なくとも前記ルールに基づいて前記クラウドソーシングプラットフォームにおいて分類される請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
運転場面データを分類するための装置であって、
採集手段により採集された第一運転場面データを取得するように配置される第一場面取得モジュールと、
運転場面分類モデルによって前記第一運転場面データを分類するように配置される第一場面分類モジュールであって、前記運転場面分類モデルは、クラウドソーシングプラットフォームからの第一運転場面データセットに基づいて生成されたものである、第一場面分類モジュールと、
前記第一運転場面データを分類した結果をユーザに提供することにより、前記ユーザに前記結果に基づいて、運転場面データを分類するためのルールを生成させるように配置される結果提供モジュールであって、前記ルールは、少なくとも前記運転場面分類モデルを更新するのに用いられる、結果提供モジュールと、を備える装置。
【請求項２１】
前記第一運転場面データには、
道路に係る情報と、
交通信号に係る情報と、
前記採集手段の動作に係る情報と、
前記採集手段に取り付けられたセンサにより採集された情報と、
のうちの少なくとも一つが含まれる請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記運転場面データセットにおける運転場面データは、
地理要素に係る第一種類と、
交通信号に係る第二種類と、
運転動作に係る第三種類と、
のうちの少なくとも一つに分類される請求項２０に記載の装置。
【請求項２３】
前記採集手段により採集された第二運転場面データを取得するように配置される第二場面取得モジュールと、
少なくとも前記ルールに基づいて更新された前記運転場面分類モデルによって、前記第二運転場面データを分類するように配置される第二場面分類モジュールと、を更に備える請求項２０に記載の装置。
【請求項２４】
前記運転場面分類モデルは、前記クラウドソーシングプラットフォームからの第二運転場面データセットと前記ルールに基づいて更新される請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記第二運転場面データセットにおける運転場面データは、少なくとも前記ルールに基づいて前記クラウドソーシングプラットフォームにおいて分類される請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
分類された前記第一運転場面データと分類された前記第二運転場面データのうちの少なくとも一つは、交通手段のトレーニングに用いられる請求項２３に記載の装置。
【請求項２７】
一つ又は複数のプロセッサと、
一つ又は複数のプログラムを記憶する記憶装置と、を備え、
前記一つ又は複数のプログラムが前記一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに請求項１−６の何れか一つに記載の方法を実現させる電子機器。
【請求項２８】
一つ又は複数のプロセッサと、
一つ又は複数のプログラムを記憶する記憶装置と、を備え、
前記一つ又は複数のプログラムが前記一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに請求項７−１３の何れか一つに記載の方法を実現させる電子機器。
【請求項２９】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１−６の何れか一つに記載の方法を実現させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３０】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項７−１３の何れか一つに記載の方法を実現させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３１】
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１−６の何れか一つに記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。
【請求項３２】
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項７−１３の何れか一つに記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。
【外国語明細書】
2019215849000001.pdf