SYSTEM AND METHOD FOR CONTROLLING MACHINE LEARNING-BASED VEHICLES

• Main Authors: AUBERT, Sebastien, WEINGERTNER, Philippe, ANCORA, Andrea, REZARD, Vincent
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 09.06.2022
• Subjects: CONTROLLING; PHYSICS; REGULATING; SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES

The invention relates to a control device (10) used in a vehicle (1), the vehicle comprising a perception system (2) which uses a set of sensors (200), each sensor providing data, the perception system comprising a device (100) for estimating a variable comprising at least one characteristic relating to one or more objects detected in the surrounding area of the vehicle, the estimation device comprising an online learning module (5) which uses a neural network (50) to estimate the variable, the neural network being associated with a set of weights. The learning module (5) comprises: - a forward-propagation module (51) configured to propagate data from one or more sensors (200), which data are applied as the input to the neural network, so as to provide a predicted output comprising an estimate of the variable; - a fusion system (3) configured to determine a fusion output by implementing at least one sensor fusion algorithm using at least some of the predicted values, - a back-propagation module (32) configured to update the weights associated with the online neural network (50) by determining a loss function representing the error between an improved predicted value of the fusion output and the predicted output by performing gradient descent back propagation. Il est proposé un dispositif de contrôle (10) mis en oeuvre dans un véhicule (1), le véhicule comprenant un système de perception (2) utilisant un ensemble de capteurs (200), chaque capteur fournissant des données, le système de perception comprenant un dispositif d'estimation (100) d'une grandeur comprenant au moins une caractéristique relative à un ou plusieurs objets détectés dans l'environnement du véhicule, le dispositif d'estimation comprenant un module d'apprentissage en ligne (5) utilisant un réseau de neurones (50) pour estimer ladite grandeur, le réseau de neurones étant associé à un ensemble de poids. Le module d'apprentissage (5) comprend : - un module de propagation vers l'avant (51) configuré pour propager des données d'un ou plusieurs capteurs (200) appliquées en entrée du réseau de neurones, de manière à fournir une sortie prédite comprenant une estimation de ladite grandeur; - un système de fusion (3) configuré pour déterminer une sortie de fusion en mettant en œuvre au moins un algorithme de fusion capteur à partir d'au moins certaines desdites valeurs prédites, - un module de rétropropagation (32) configuré pour mettre à jour les poids associés au réseau de neurone (50) en ligne, en déterminant une fonction de perte représentant l'erreur entre une valeur prédite améliorée de ladite sortie de fusion et ladite sortie prédite en effectuant une rétropropagation par descente de gradients.