JP7321983B2 - 情報処理システム、情報処理方法、プログラムおよび車両制御システム - Google Patents
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Description
より安定した予測を行うために、環境情報として車線中央線などの情報を含んだ高精度マップおよび航空写真画像などを用いて予測を行う手法が提案されている。しかし、このようなマップ情報は事前に用意する必要があり、すべての道路に対して用意することは現実的ではない、また高精度マップの生成は、処理負荷およびコストが大きい。
・m番目(1≦m≦n)の座標配列の要素それぞれは、m次元目の座標のインデックスと同じ値の要素値を設定する。
・インデックスは、0、1、2、・・・、Sm-1である。Smは、m次元目の座標のサイズである。
第2の実施形態では、配列生成装置により生成される配列を応用して移動体の将来位置を予測するシステムとして情報処理システムを実現する例を説明する。本実施形態の情報処理システムは、事前に用意するマップ情報ではなく、カメラおよびレーザーセンサなどのセンサから得られる情報のみから生成されるマップ情報を使用する場合であっても、特徴をより的確に抽出することが可能となる。
μ=√Σ×N(0,I) ・・・(1)
図17は、変形例にかかる予測装置40-2の機能構成例を示すブロック図である。図17に示すように、予測装置40-2は、移動体情報取得部101と、環境マップ取得部102と、真値取得部103と、予測部104と、学習部106-2と、配列生成装置200と、を備える。
12 処理装置
30 情報処理装置
40、40-2 予測装置
101 移動体情報取得部
102 環境マップ取得部
103 真値取得部
104、104b 予測部
105 識別部
106、106-2 学習部
200 配列生成装置
201 ベクトル取得部
202 座標配列生成部
203 確率分布配列生成部
501、501b 時系列特徴抽出部
502 空間特徴抽出部
503 時空間特徴統合部
504 サンプリング部
504b 潜在変数抽出部
505 軌道生成部
Claims (15)
- n次元(nは2以上の整数)のベクトルを取得するベクトル取得部と、
n個のn次元の配列であって、m番目(1≦m≦n)の配列の要素それぞれに、前記要素のm次元目の座標のインデックスと同じ値の要素値が設定されたn個の座標配列を生成する座標配列生成部と、
n個の前記座標配列それぞれに対応する、確率密度関数の出力値を要素値として含むn個の第1確率分布配列を求め、n個の前記第1確率分布配列それぞれの対応するn個の要素値を要素ごとに乗算し、乗算結果を要素値とする第2確率分布配列を求める確率分布配列生成部と、を備え、
前記出力値は、
前記ベクトルと前記座標配列の要素値とから得られる入力値を前記確率密度関数に入力して得られる、または、
前記座標配列の要素値である入力値を、前記ベクトルに応じて定められる前記確率密度関数に入力して得られる、
情報処理システム。 - 前記確率分布配列生成部は、n個の前記座標配列に含まれるl番目(1≦l≦n)の前記座標配列それぞれについて、前記ベクトルのl次元目の値と、前記座標配列の要素値それぞれとの差分を算出し、前記差分を前記入力値として前記確率密度関数に入力し、前記第1確率分布配列を求める、
請求項1に記載の情報処理システム。 - 前記確率密度関数は、前記入力値が0であるときに出力値が最大となる関数である、
請求項2に記載の情報処理システム。 - 前記確率分布配列生成部は、n個の前記座標配列それぞれについて、前記座標配列の要素値である前記入力値を、前記ベクトルのl次元目(1≦l≦n)の値を平均とする前記確率密度関数に入力し、前記第1確率分布配列を求める、
請求項1に記載の情報処理システム。 - 前記確率密度関数の分散は、固定値、または、学習により求められる値である、
請求項1に記載の情報処理システム。 - 予測対象とする第1移動体を含む1以上の移動体の位置を示す移動体情報と、前記第1移動体の周辺の環境をマップ上に表した環境マップ情報と、を入力する予測モデルを用いて、前記第1移動体の位置を予測する予測部と、
前記予測モデルを学習する学習部と、をさらに備え、
前記ベクトル取得部は、前記予測部により予測された前記位置を表す予測ベクトルを取得し、
前記確率分布配列生成部は、前記予測ベクトルを前記ベクトルとしたときの前記第2確率分布配列である予測配列を求め、
前記学習部は、前記予測配列を用いて、前記予測モデルを学習する、
請求項1に記載の情報処理システム。 - 前記確率分布配列生成部は、
前記確率分布配列生成部は、前記予測ベクトルを前記ベクトルとしたときの前記第2確率分布配列である予測配列と、前記第1移動体の位置の真値を表す真値ベクトルを前記ベクトルとしたときの前記第2確率分布配列である真値配列と、を求め、
前記予測配列または前記真値配列を入力する識別モデルを用いて、前記予測配列または前記真値配列が正しいか否かを識別する識別部をさらに備え、
前記学習部は、さらに前記識別モデルを学習する、
請求項6に記載の情報処理システム。 - 前記識別部は、前記予測配列または前記真値配列と、前記環境マップ情報と、を連結したマップ情報を前記識別モデルに入力し、前記予測配列または前記真値配列が正しいか否かを識別する、
請求項7に記載の情報処理システム。 - 前記学習部は、前記予測モデルと前記識別モデルとを交互に学習する、
請求項7に記載の情報処理システム。 - 前記環境マップ情報は、前記第1移動体の周辺の環境を示す環境情報と、前記移動体情報とに基づいて生成される、
請求項6に記載の情報処理システム。 - 前記予測部は、前記環境マップ情報と前記移動体情報とを入力とするニューラルネットワークである前記予測モデルを用いて、前記第1移動体の位置を予測する、
請求項6に記載の情報処理システム。 - 前記ニューラルネットワークは、移動体の軌道の特徴を表す多次元正規分布に基づいてサンプリングされた1以上の変数それぞれに応じて1以上の位置を予測する、
請求項11に記載の情報処理システム。 - 情報処理システムで実行される情報処理方法であって、
n次元(nは2以上の整数)のベクトルを取得するベクトル取得ステップと、
n個のn次元の配列であって、m番目(1≦m≦n)の配列の要素それぞれに、前記要素のm次元目の座標のインデックスと同じ値の要素値が設定されたn個の座標配列を生成する座標配列生成ステップと、
n個の前記座標配列それぞれに対応する、確率密度関数の出力値を要素値として含むn個の第1確率分布配列を求め、n個の前記第1確率分布配列それぞれの対応するn個の要素値を要素ごとに乗算し、乗算結果を要素値とする第2確率分布配列を求める確率分布配列生成ステップと、を含み、
前記出力値は、
前記ベクトルと前記座標配列の要素値とから得られる入力値を前記確率密度関数に入力して得られる、または、
前記座標配列の要素値である入力値を、前記ベクトルに応じて定められる前記確率密度関数に入力して得られる、
情報処理方法。 - コンピュータに、
n次元(nは2以上の整数)のベクトルを取得するベクトル取得ステップと、
n個のn次元の配列であって、m番目(1≦m≦n)の配列の要素それぞれに、前記要素のm次元目の座標のインデックスと同じ値の要素値が設定されたn個の座標配列を生成する座標配列生成ステップと、
n個の前記座標配列それぞれに対応する、確率密度関数の出力値を要素値として含むn個の第1確率分布配列を求め、n個の前記第1確率分布配列それぞれの対応するn個の要素値を要素ごとに乗算し、乗算結果を要素値とする第2確率分布配列を求める確率分布配列生成ステップと、を実行させ、
前記出力値は、
前記ベクトルと前記座標配列の要素値とから得られる入力値を前記確率密度関数に入力して得られる、または、
前記座標配列の要素値である入力値を、前記ベクトルに応じて定められる前記確率密度関数に入力して得られる、
プログラム。 - 車両を制御する車両制御システムであって、
予測対象とする第1移動体の位置を予測する予測装置と、
予測された前記位置に基づき車両を駆動するための駆動機構を制御する車両制御装置と、
を備え、
前記予測装置は、
前記第1移動体を含む1以上の移動体の位置を示す移動体情報と、前記第1移動体の周辺の環境をマップ上に表した環境マップ情報と、を入力する予測モデルを用いて、前記第1移動体の位置を予測する予測部と、
前記予測部により予測された前記位置を表す、n次元(nは2以上の整数)のベクトルを取得するベクトル取得部と、
n個のn次元の配列であって、m番目(1≦m≦n)の配列の要素それぞれに、前記要素のm次元目の座標のインデックスと同じ値の要素値が設定されたn個の座標配列を生成する座標配列生成部と、
n個の前記座標配列それぞれに対応する、確率密度関数の出力値を要素値として含むn個の第1確率分布配列を求め、n個の前記第1確率分布配列それぞれの対応するn個の要素値を要素ごとに乗算し、乗算結果を要素値とする第2確率分布配列を求める確率分布配列生成部と、
前記第2確率分布配列を用いて前記予測モデルを学習する学習部と、を備え、
前記出力値は、
前記ベクトルと前記座標配列の要素値とから得られる入力値を前記確率密度関数に入力して得られる、または、
前記座標配列の要素値である入力値を、前記ベクトルに応じて定められる前記確率密度関数に入力して得られる、
車両制御システム。
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