JP7050006B2 - 移動体制御装置、移動体制御方法、及び学習方法 - Google Patents
移動体制御装置、移動体制御方法、及び学習方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7050006B2 JP7050006B2 JP2018562315A JP2018562315A JP7050006B2 JP 7050006 B2 JP7050006 B2 JP 7050006B2 JP 2018562315 A JP2018562315 A JP 2018562315A JP 2018562315 A JP2018562315 A JP 2018562315A JP 7050006 B2 JP7050006 B2 JP 7050006B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- moving body
- machine learning
- control
- learning model
- mobile
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 80
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 98
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 15
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/0011—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement
- G05D1/0016—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement characterised by the operator's input device
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
- G09G5/00—Control arrangements or circuits for visual indicators common to cathode-ray tube indicators and other visual indicators
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/0011—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement
- G05D1/0022—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement characterised by the communication link
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/0011—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement
- G05D1/0033—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement by having the operator tracking the vehicle either by direct line of sight or via one or more cameras located remotely from the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/0011—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement
- G05D1/0038—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement by providing the operator with simple or augmented images from one or more cameras located onboard the vehicle, e.g. tele-operation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Robotics (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Description
[1.移動体制御装置の構成]
図1は、実施の形態に係る移動体制御装置1の構成を示すブロック図である。
図3は、情報処理器20が利用する機械学習モデル30の構成を示す模式図である。
以下、上記構成の機械学習モデル30を学習させる学習方法について説明する。
移動体制御装置1は、上記学習方法で学習させた機械学習モデル30を利用して移動体100を制御する移動体制御処理を行う。
上述したように、上記構成の移動体制御装置1は、移動体100の制御コマンドと、移動体100の移動方向前方の画像を利用して、移動体100を制御する。
以上、本開示の一態様に係る移動体制御装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の1つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
10 取得部
20 情報処理部
30 機械学習モデル
40 第1機械学習モデル
50 第2機械学習モデル
51A 第1制御コマンド対応機械学習モデル
51B 第2制御コマンド対応機械学習モデル
51N 第N制御コマンド対応機械学習モデル
100 移動体
Claims (9)
- 移動体を制御する移動体制御装置であって、
前記移動体のN(Nは2以上の整数)個の制御コマンドのうちの1の制御コマンドと、前記移動体の移動方向前方の画像とを取得する取得器と、
前記N個の制御コマンドのそれぞれに対応するN個の機械学習モデルの中から、前記1の制御コマンドに対応する1の機械学習モデルを選択し、当該1の機械学習モデルを利用して、前記取得器によって取得された前記1の制御コマンドと前記画像とを入力として、前記移動体を制御するための制御パラメータを出力する情報処理器と、を備える
移動体制御装置。 - 前記情報処理器は、前記取得器によって取得された前記画像から、前記取得器によって取得された前記1の制御コマンドに応じた被写体の特徴を示す特徴量を算出し、当該特徴量と前記取得器によって取得された前記1の制御コマンドとに基づいて、前記制御パラメータの出力を行う
請求項1に記載の移動体制御装置。 - 前記N個の機械学習モデルは、ニューラルネットワークモデルである
請求項1又は請求項2に記載の移動体制御装置。 - 前記N個の制御コマンドは、左折、右折、停止、直進、Uターン、車線変更のうち少なくとも1つを含み、
前記制御パラメータは、速度、操舵角のうちの少なくとも1つを含む
請求項1~請求項3のいずれか1項に記載の移動体制御装置。 - 移動体を制御する移動体制御方法であって、
前記移動体のN(Nは2以上の整数)個の制御コマンドのうちの1の制御コマンドと、前記移動体の移動方向前方の画像とを取得する第1ステップと、
前記N個の制御コマンドのそれぞれに対応するN個の機械学習モデルの中から、前記1の制御コマンドに対応する1の機械学習モデルを選択し、当該1の機械学習モデルを利用して、取得した前記1の制御コマンドと前記画像とを入力として、前記移動体を制御するための制御パラメータを出力する第2ステップとを含む
移動体制御方法。 - 機械学習モデルを利用して移動体を制御する移動体制御装置の学習方法であって、
前記移動体のN(Nは2以上の整数)個の制御コマンドと、前記移動体の移動方向前方の、前記N個の制御コマンドのそれぞれに対応する複数の画像とを入力とし、前記移動体を制御する、前記N個の制御コマンドのそれぞれに対応する複数の制御パラメータを正解とする第1訓練データを用いて、前記機械学習モデルを学習させる第1ステップを含む
学習方法。 - さらに、前記複数の画像を入力とし、前記N個の制御コマンドを正解とする第2訓練データを用いて、前記機械学習モデルを学習させる第2ステップを含み、
前記第2ステップは、前記第1ステップの実行に先立って実行される
請求項6に記載の学習方法。 - さらに、前記移動体の取り得る動作状態を制限する拘束条件を用いて、前記機械学習モデルを学習させる第3ステップを含み、
前記第3ステップは、前記第2ステップの実行の後に実行される
請求項7に記載の学習方法。 - さらに、前記移動体が順守すべき交通ルールを用いて、前記機械学習モデルを学習させる第4ステップを含み、
前記第4ステップは、前記第2ステップの実行の後に実行される
請求項7に記載の学習方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201762525979P | 2017-06-28 | 2017-06-28 | |
US62/525,979 | 2017-06-28 | ||
PCT/US2018/038433 WO2019005547A1 (en) | 2017-06-28 | 2018-06-20 | MOBILE BODY CONTROL APPARATUS, MOBILE BODY CONTROL METHOD, AND LEARNING METHOD |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020525331A JP2020525331A (ja) | 2020-08-27 |
JP7050006B2 true JP7050006B2 (ja) | 2022-04-07 |
Family
ID=64742591
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018562315A Active JP7050006B2 (ja) | 2017-06-28 | 2018-06-20 | 移動体制御装置、移動体制御方法、及び学習方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11449048B2 (ja) |
JP (1) | JP7050006B2 (ja) |
WO (1) | WO2019005547A1 (ja) |
Families Citing this family (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10678244B2 (en) | 2017-03-23 | 2020-06-09 | Tesla, Inc. | Data synthesis for autonomous control systems |
WO2019005547A1 (en) * | 2017-06-28 | 2019-01-03 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | MOBILE BODY CONTROL APPARATUS, MOBILE BODY CONTROL METHOD, AND LEARNING METHOD |
US11157441B2 (en) | 2017-07-24 | 2021-10-26 | Tesla, Inc. | Computational array microprocessor system using non-consecutive data formatting |
US11893393B2 (en) | 2017-07-24 | 2024-02-06 | Tesla, Inc. | Computational array microprocessor system with hardware arbiter managing memory requests |
US10671349B2 (en) | 2017-07-24 | 2020-06-02 | Tesla, Inc. | Accelerated mathematical engine |
US11409692B2 (en) | 2017-07-24 | 2022-08-09 | Tesla, Inc. | Vector computational unit |
US11130497B2 (en) | 2017-12-18 | 2021-09-28 | Plusai Limited | Method and system for ensemble vehicle control prediction in autonomous driving vehicles |
US11273836B2 (en) * | 2017-12-18 | 2022-03-15 | Plusai, Inc. | Method and system for human-like driving lane planning in autonomous driving vehicles |
US20190185012A1 (en) | 2017-12-18 | 2019-06-20 | PlusAI Corp | Method and system for personalized motion planning in autonomous driving vehicles |
US11561791B2 (en) | 2018-02-01 | 2023-01-24 | Tesla, Inc. | Vector computational unit receiving data elements in parallel from a last row of a computational array |
US11215999B2 (en) | 2018-06-20 | 2022-01-04 | Tesla, Inc. | Data pipeline and deep learning system for autonomous driving |
US11361457B2 (en) | 2018-07-20 | 2022-06-14 | Tesla, Inc. | Annotation cross-labeling for autonomous control systems |
US11636333B2 (en) | 2018-07-26 | 2023-04-25 | Tesla, Inc. | Optimizing neural network structures for embedded systems |
US11562231B2 (en) | 2018-09-03 | 2023-01-24 | Tesla, Inc. | Neural networks for embedded devices |
SG11202103493QA (en) | 2018-10-11 | 2021-05-28 | Tesla Inc | Systems and methods for training machine models with augmented data |
US11196678B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-12-07 | Tesla, Inc. | QOS manager for system on a chip communications |
US11816585B2 (en) | 2018-12-03 | 2023-11-14 | Tesla, Inc. | Machine learning models operating at different frequencies for autonomous vehicles |
US11537811B2 (en) | 2018-12-04 | 2022-12-27 | Tesla, Inc. | Enhanced object detection for autonomous vehicles based on field view |
US11610117B2 (en) | 2018-12-27 | 2023-03-21 | Tesla, Inc. | System and method for adapting a neural network model on a hardware platform |
US10997461B2 (en) | 2019-02-01 | 2021-05-04 | Tesla, Inc. | Generating ground truth for machine learning from time series elements |
US11150664B2 (en) | 2019-02-01 | 2021-10-19 | Tesla, Inc. | Predicting three-dimensional features for autonomous driving |
US11567514B2 (en) | 2019-02-11 | 2023-01-31 | Tesla, Inc. | Autonomous and user controlled vehicle summon to a target |
US10956755B2 (en) | 2019-02-19 | 2021-03-23 | Tesla, Inc. | Estimating object properties using visual image data |
IT201900002853A1 (it) * | 2019-02-27 | 2020-08-27 | Magneti Marelli Spa | "Sistema per ottenere la predizione di un’azione di un veicolo e procedimento corrispondente" |
WO2021171500A1 (ja) * | 2020-02-27 | 2021-09-02 | 三菱電機株式会社 | ロボット制御装置、ロボット制御方法及び学習モデル生成装置 |
US11203361B2 (en) * | 2020-05-05 | 2021-12-21 | StradVision, Inc. | Method for performing on-device learning of machine learning network on autonomous vehicle by using multi-stage learning with adaptive hyper-parameter sets and device using the same |
JP7466403B2 (ja) * | 2020-08-03 | 2024-04-12 | キヤノン株式会社 | 制御装置、リソグラフィー装置、制御方法および物品製造方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011238054A (ja) | 2010-05-11 | 2011-11-24 | Toyota Motor Corp | 走行軌道作成装置 |
JP2013113274A (ja) | 2011-11-30 | 2013-06-10 | Toyota Motor Corp | エンジン制御装置 |
CN106080590A (zh) | 2016-06-12 | 2016-11-09 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 车辆控制方法和装置以及决策模型的获取方法和装置 |
Family Cites Families (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11282530A (ja) | 1998-03-27 | 1999-10-15 | Sanyo Electric Co Ltd | 車両運行システム |
KR100725540B1 (ko) * | 2005-10-28 | 2007-06-08 | 한국전자통신연구원 | 이물기를 이용한 이동기기 제어 장치 및 방법 |
JP5227065B2 (ja) | 2008-01-25 | 2013-07-03 | 株式会社岩根研究所 | 三次元機械地図、三次元機械地図生成装置、ナビゲーション装置及び自動運転装置 |
JP5531612B2 (ja) * | 2009-12-25 | 2014-06-25 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、制御対象機器および情報処理システム |
EP2517175A4 (en) * | 2009-12-25 | 2018-01-10 | Ricoh Company, Ltd. | Object identifying apparatus, moving body control apparatus, and information providing apparatus |
KR101749100B1 (ko) * | 2010-12-23 | 2017-07-03 | 한국전자통신연구원 | 디바이스 제어를 위한 제스처/음향 융합 인식 시스템 및 방법 |
JP5790677B2 (ja) * | 2013-02-15 | 2015-10-07 | トヨタ自動車株式会社 | 移動制御装置、移動体制御方法、及び制御プログラム |
JP6020328B2 (ja) * | 2013-04-18 | 2016-11-02 | トヨタ自動車株式会社 | 移動体制御装置、移動体制御方法、及び制御プログラム |
US20150032258A1 (en) * | 2013-07-29 | 2015-01-29 | Brain Corporation | Apparatus and methods for controlling of robotic devices |
US9358685B2 (en) * | 2014-02-03 | 2016-06-07 | Brain Corporation | Apparatus and methods for control of robot actions based on corrective user inputs |
US10599155B1 (en) * | 2014-05-20 | 2020-03-24 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness |
JP2016153247A (ja) * | 2014-07-23 | 2016-08-25 | 株式会社発明屋 | クラウド運ちゃん |
US9494439B1 (en) * | 2015-05-13 | 2016-11-15 | Uber Technologies, Inc. | Autonomous vehicle operated with guide assistance of human driven vehicles |
EP3400419A2 (en) * | 2016-01-05 | 2018-11-14 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Trained navigational system with imposed constraints |
WO2018102475A1 (en) * | 2016-11-30 | 2018-06-07 | Nissan North America, Inc. | Autonomous vehicle remote support mapping interface |
CN107000839B (zh) * | 2016-12-01 | 2019-05-03 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机的控制方法、装置、设备和无人机的控制*** |
US10796204B2 (en) * | 2017-02-27 | 2020-10-06 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Planning system and method for controlling operation of an autonomous vehicle to navigate a planned path |
WO2019005547A1 (en) * | 2017-06-28 | 2019-01-03 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | MOBILE BODY CONTROL APPARATUS, MOBILE BODY CONTROL METHOD, AND LEARNING METHOD |
JP6577532B2 (ja) * | 2017-07-28 | 2019-09-18 | ファナック株式会社 | 機械学習装置、及びユーザ識別装置 |
US11358290B2 (en) * | 2017-10-19 | 2022-06-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Control apparatus, robot system, method for operating control apparatus, and storage medium |
US10762399B2 (en) * | 2017-12-18 | 2020-09-01 | Ford Global Technologies, Llc | Using deep video frame prediction for training a controller of an autonomous vehicle |
US10922585B2 (en) * | 2018-03-13 | 2021-02-16 | Recogni Inc. | Deterministic labeled data generation and artificial intelligence training pipeline |
US10725475B2 (en) * | 2018-04-09 | 2020-07-28 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Machine learning enhanced vehicle merging |
US20200242154A1 (en) * | 2019-01-24 | 2020-07-30 | Olympus Corporation | Image file generating device and image file generating method |
US10576636B1 (en) * | 2019-04-12 | 2020-03-03 | Mujin, Inc. | Method and control system for and updating camera calibration for robot control |
JP2021015425A (ja) * | 2019-07-11 | 2021-02-12 | 富士通株式会社 | 学習方法、学習プログラム及び学習装置 |
KR20190104474A (ko) * | 2019-08-20 | 2019-09-10 | 엘지전자 주식회사 | 차량 주행 제어 장치 및 방법 |
-
2018
- 2018-06-20 WO PCT/US2018/038433 patent/WO2019005547A1/en active Application Filing
- 2018-06-20 JP JP2018562315A patent/JP7050006B2/ja active Active
-
2019
- 2019-03-25 US US16/362,846 patent/US11449048B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011238054A (ja) | 2010-05-11 | 2011-11-24 | Toyota Motor Corp | 走行軌道作成装置 |
JP2013113274A (ja) | 2011-11-30 | 2013-06-10 | Toyota Motor Corp | エンジン制御装置 |
CN106080590A (zh) | 2016-06-12 | 2016-11-09 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 车辆控制方法和装置以及决策模型的获取方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20190219998A1 (en) | 2019-07-18 |
US11449048B2 (en) | 2022-09-20 |
JP2020525331A (ja) | 2020-08-27 |
WO2019005547A1 (en) | 2019-01-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7050006B2 (ja) | 移動体制御装置、移動体制御方法、及び学習方法 | |
CN113805572B (zh) | 运动规划的方法与装置 | |
EP3579211B1 (en) | Method and vehicle for assisting an operator of an ego-vehicle in controlling the ego-vehicle by determining a future behavior and an associated trajectory for the ego-vehicle | |
CN111380534B (zh) | 用于自动驾驶车辆的基于st图学习的方法 | |
CN112034834A (zh) | 使用强化学习来加速自动驾驶车辆的轨迹规划的离线代理 | |
JP6713410B2 (ja) | 電子制御装置 | |
Min et al. | Deep Q learning based high level driving policy determination | |
CN112034833A (zh) | 规划用于自动驾驶车辆的开放空间轨迹的在线代理 | |
JP2017124744A (ja) | 車線変更支援装置 | |
CN111868641A (zh) | 用于产生用于训练车辆控制设备的人工智能模块的训练数据组的方法 | |
CN111948938A (zh) | 规划用于自动驾驶车辆的开放空间轨迹的松弛优化模型 | |
KR102166811B1 (ko) | 심층강화학습과 운전자보조시스템을 이용한 자율주행차량의 제어 방법 및 장치 | |
JP2022515083A (ja) | 自動車車両のための可能な走行経路を決定するハイブリッドアプローチのための制御システムおよび制御方法 | |
JP7216766B2 (ja) | 車両制御装置 | |
CN113771839B (zh) | 一种自动泊车决策规划方法及*** | |
CN108528457B (zh) | 运动规划的方法、设备和具有指令的计算机可读存储介质 | |
KR102155054B1 (ko) | 인공지능을 활용한 주변차량 컷인 의도 예측 방법 | |
KR102376615B1 (ko) | 주행 로봇의 제어 방법 및 그 장치 | |
EP4019899B1 (en) | Method and apparatus for creating driving route of autonomous vehicle and computer program therefor | |
JP6922494B2 (ja) | 運転支援方法及び運転支援装置 | |
JP7369783B2 (ja) | 情報処理方法、プログラム及び情報処理装置 | |
CN114413896A (zh) | 一种移动机器人的复合导航方法、装置、设备及存储介质 | |
JP5398615B2 (ja) | 自動移動制御機能を備えた模擬運転装置及び自動移動制御方法 | |
JP2020062990A (ja) | 駐車支援方法及び駐車支援装置 | |
Wang et al. | Time-to-contact control: improving safety and reliability of autonomous vehicles |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210112 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211109 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220202 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220315 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220328 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7050006 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |