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通过停放的车辆的处理能力进行的ANN训练的制作方法

通过停放的车辆的处理能力进行的ann训练
1.相关申请
2.本技术要求2020年4月16日提交的标题为“通过停放的车辆的处理能力进行的ann训练(ann training through processing power of parked vehicles)”的第16/850,946号美国专利申请的优先权，所述美国专利申请的全部公开内容特此以引用的方式并入本文。
技术领域
3.本文公开的至少一些实施例涉及通过停放的车辆的处理能力进行的人工神经网络(ann)训练。

背景技术：

4.人工神经网络(ann)是从生物神经网络松散建模的人工智能(ai)系统。ann可被视为ai系统，因为此类系统可人工学习以执行任务。ann是许多不同类型的机器学习工具中的一种。ann可通过实例输入且通常在未被编程有特定于任务的规则的情况下人工地学习。举例来说，当ann用于语音识别时，它可通过分析已知含有口语单词“hello”的实例音频信号来学习标识含有口语单词“hello”的音频信号。然后，ann的计算结果可用于标识其它音频信号中的口语单词“hello”。在图像识别实例中，ann可通过分析已知含有人的实例图像来学习标识含有人的图像。然后，ann的输出可用于标识其它图像中的人。
5.除了语音和图像识别，ann还可用于几乎任何包含有监督学习的机器学习任务。并且，此类ann已用于医疗诊断、解决商业和技术问题、机器翻译、网络过滤、大数据系统中的过滤、玩视频游戏以及实时生成视频游戏和多媒体的新部分。甚至正在开发ann来指导车辆自动化和自动驾驶汽车的决策。
6.ann基于通常称作人工神经元的一组连接节点。所述连接节点松散地模拟大脑的生物神经元。节点之间的连接类似于大脑中的突触。然而，所述连接(通常称为边)是数学模型的一部分，与传输进出生物神经元的信号的实际物理元素不同。人工神经元或节点也是数学模型的一部分，与经由突触接收信号且随后处理信号且经由突触发送信号的生物神经元松散地类似。
7.在ann中，节点之间的连接可包含数字。并且，节点的输出可从函数(例如非线性函数)计算得出，所述函数包含其输入的总和或总和的导数，或更具体地说，包含其输入连接的总和或总和的导数。另外，人工神经元和边通常具有随着学习过程而调整的权重。权重可使边处的数字增大或减小。人工神经元还可具有阈值，使得仅当神经元的输入的总数超过阈值时才输入神经元的边的数字。另外，通常在ann中将其节点或人工神经元组织成层。并且，ann的不同层可对其输入执行不同的变换。ann可包含输入层和输出层，且变换的发生是从所述输入层到所述输出层。另外，ann在输入层与输出层之间可包含一或多个中间层。
附图说明
8.根据下文给出的详细描述和本公开的各种实施例的附图，将更充分地理解本公开。
9.图1到3说明根据本公开的一些实施例的实例联网系统，其包含车辆以及至少部分地经由车辆的计算系统训练ann的一或多个主计算装置。
10.图4到6说明根据本公开的一些实施例的可由图1到3中所描绘的联网系统的各方面执行的实例操作的流程图。
具体实施方式
11.本文公开的至少一些实施例涉及通过停放的车辆的处理能力进行的ann训练。至少一些实施例涉及一种用于通过停放的车辆的处理能力进行ann训练的系统。在一些实施例中，至少部分地训练ann的车辆不需要呈停放状态。所述系统可包含主计算装置，所述主计算装置具有经配置以控制ann的训练的控制器。可通过停放的车辆的计算装置至少部分地在单独部分中执行训练。然而，如所提及，在一些实施例中，不需要停放车辆。所述控制器可经配置以将训练所述ann的计算任务分成分离的任务。另外，所述控制器可经配置以将所述分离的任务中的至少一些指派到停放的车辆的所选计算装置。所述控制器还可经配置以接收且汇总所述分离的任务的结果以训练所述ann。所述控制器还可经配置以根据所述结果训练所述ann。可根据德尔塔定律(delta rule)执行ann的训练、ann的部分的训练或ann的训练的至少一些任务。主计算装置可经配置以将所指派的任务发送到车辆的所选装置，以及从车辆的所选装置接收所指派的任务的结果。
12.图1到3说明根据本公开的一些实施例的实例联网系统100，其包含车辆(例如，参见车辆102、202和130到132)以及用于经由车辆的计算系统(例如，参见计算系统104和204)至少部分地训练ann的一或多个主计算装置(例如，参见一或多个主计算装置140以及主计算装置142)。
13.联网系统100经由一或多个通信网络122联网。本文所描述的通信网络，例如一或多个通信网络122，可至少包含例如蓝牙等本地到装置网络、广域网(wan)、局域网(lan)、内联网、例如4g或5g的移动无线网络、外联网、互联网和/或其任何组合。联网系统100的节点(例如，参见车辆102、202和130到132以及主计算装置140)可各自为对等网络、客户端-服务器网络、云计算环境等的一部分。另外，本文所描述的设备、计算装置、车辆、传感器或相机和/或用户接口中的任一者可包含某一种类的计算机系统(例如，参见计算系统104和204以及主计算装置140和主计算装置142)。并且，此类计算机系统可包含到lan、内联网、外联网和/或互联网中的其它装置的网络接口。计算机系统还可作为对等(或分布式)网络环境中的对等机器或作为云计算基础设施或环境中的服务器或客户端机器而以客户端-服务器网络环境中的服务器或客户端机器的能力进行操作。
14.如图1中所展示，联网系统100可包含至少一车辆102，所述车辆包含车辆计算系统104，所述车辆计算系统包含与ann训练系统相关联的ann训练客户端应用程序106(在本文中也称为ann训练客户端106)。车辆102还可包含车身和车身的可控制部分(未描绘)、动力系统和动力系统的可控制部分(未描绘)、车身控制模块108(其为一种ecu)、动力系统控制模块110(其为一种ecu)和动力转向控制单元112(其为一种ecu)。车辆102还包含多个传感
器(例如，参见传感器114a到114b)、gps装置116、多个相机(例如，参见相机118a到118b)和控制器局域网(can)总线120，所述can总线将至少车辆计算系统104、车身控制模块108、动力系统控制模块110、动力转向控制单元112、所述多个传感器、gps装置116和所述多个相机彼此连接。
15.另外，如所展示，车辆102经由车辆计算系统104连接到网络122。另外展示，车辆130到132和主计算装置140(其包含主计算装置142)连接到网络122，且因此，以通信方式耦合到车辆102。计算系统104中包含的ann训练客户端106可与主计算装置140以及主计算装置142通信。
16.在一些实施例中，联网系统100可包含主计算装置(例如，参见主计算装置142)。取决于实施例，主计算装置可以是单个计算装置或多个计算装置。无论哪种方式，主计算装置可至少包含控制器(例如，参见控制器144)以及以通信方式耦合到控制器的通信接口(例如，参见通信接口146)。如图1中所示，控制器144可包含ann训练器148。ann训练器148可包含计算机硬件和/或软件，所述计算机硬件和/或软件经配置以训练ann以及当至少一些训练任务经由ann训练客户端(例如，参见ann训练客户端106)委托给另一计算系统或装置时控制ann的训练。
17.相对于图1，主计算装置142的控制器144可经配置以控制ann的训练(例如，经由ann训练器148)。未在图1中展示，控制器144可分布在多个联网计算机当中，ann训练器148也可分布在多个联网计算机当中。ann的训练可由停放的车辆的相应计算装置至少部分地在单独部分中执行(例如，参见相应车辆102和202的计算系统104和204)。然而，在一些实施例中，由控制器144使用的车辆不一定已停放。但可能优选的是使用停放的车辆，因为其计算资源将未被车辆的驾驶模式使用，因此会释放计算资源以供执行训练ann的任务。
18.控制器144还可经配置以例如经由ann训练器148的执行来将训练ann的计算任务分成分离的任务。控制器144还可经配置以例如经由ann训练器148的执行来将至少一些分离的任务指派给停放的车辆的相应所选计算装置(例如，参见相应车辆102和202的计算系统104和204)。控制器144还可经配置以接收和汇总分离的任务的结果以例如经由ann训练器148的执行来训练ann。另外，控制器144可经配置以例如经由ann训练器148的执行来根据分离的任务的结果训练ann。可根据德尔塔定律(delta rule)执行ann的训练、ann的部分的训练或ann的训练的至少一些任务。
19.以通信方式耦合到控制器144的主计算装置142的通信接口146可经配置以将指派的任务发送到停放的车辆的相应所选计算装置。通信接口146还可经配置以从相应所选计算装置接收指派的任务的结果。
20.在一些实施例中，控制器144经配置以根据从停放的车辆接收到的指示车辆已停放的通知来选择停放的车辆的计算装置。还可经由ann训练器148根据通知进行选择。另外，从停放的车辆接收的通知可另外指示车辆经授权用于训练ann。在一些实施例中，通知包含车辆经授权以训练ann的指示，但不包含车辆已停放的指示。
21.在此类实施例和其它实施例中，控制器144(例如，经由ann训练器148)可经配置以根据从停放的车辆接收到的指示有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆的通知而取消选择停放的车辆的计算装置。将在某一时间段内驾驶所述车辆的概率可由所述车辆的装置或另一计算装置计算，且可基于某一基于规则的算法或人工智能技术(例如，ann或决策树)或
其任何组合。
22.另外，在此类实施例和其它实施例中，控制器144可经配置以在控制器已接收到有可能将在所述时间段内驾驶所述车辆的通知且在所述时间段之前尚未从取消选择的计算装置接收到任务的结果时将指派给取消选择的计算装置的训练ann的任务重新指派给所选计算装置中的另一者。可经由ann训练器148执行重新指派。
23.在一些实施例中，控制器144可经配置以将与停放的车辆的所选计算装置的相应链路维持在队列中。并且，控制器144可经配置以在取消选择所选计算装置中的一者时从队列移除所选计算装置中的一者的相应链路。前述对链路的维持和移除可经由ann训练器148执行。
24.在此类实施例中，控制器144可经配置以根据从停放的车辆接收到的指示车辆已停放的通知来选择停放的车辆的计算装置。控制器144还可经配置以在队列中维持所选计算装置。另外，从停放的车辆接收的通知可另外指示车辆经授权用于训练ann。控制器144还可经配置以根据从停放的车辆接收到的指示有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆的通知而取消选择停放的车辆的计算装置，且从队列移除取消选择的计算装置。控制器144还可经配置以在控制器已接收到有可能将在所述时间段内驾驶所述车辆的通知且在所述时间段之前尚未从取消选择的计算装置接收到任务的结果时将指派给取消选择的计算装置的训练ann的任务重新指派给所选计算装置中的另一者。还可经由ann训练器148执行前述选择、维持、取消选择和/或重新指派。
25.关于图1，车辆(例如车辆102、130或132)可包含第一电子系统，所述第一电子系统经配置以生成和输出与车辆是否停放有关的第一车辆信息。第一电子系统可由本文所描述的车辆控制模块或ecu中的任何一或多者、本文所描述的相机、gps装置或传感器中的任何一或多者或其任何组合(例如，参见车身控制模块108、动力系统控制模块110、动力转向控制单元112、传感器114a到114b、gps装置116和相机118a到118b，其中的任一者可以是第一电子系统的一部分)构成。
26.在此类实施例和其它实施例中，车辆可包含车辆计算装置(例如，参见计算系统104，其可为计算装置、可为计算装置的一部分或包含计算装置)。在一些实施例中，计算装置可为ecu、可为ecu的一部分或包含ecu，例如本文所描述的ecu中的任一者。车辆的计算装置可经配置以从车辆的第一电子系统接收第一车辆信息。车辆的计算装置还可经配置以根据从第一电子系统接收到的第一车辆信息确定车辆是否停放。另外，车辆的计算装置可经配置以向至少一个主计算装置(例如，参见主计算装置142)发送通知，指示车辆已停放且可由所述至少一个主计算装置选择用于执行训练ann的至少一个任务。当确定车辆已停放时，可发生由车辆的装置进行的发送。车辆的计算装置还可经配置以接收和执行由至少一个主计算装置指派给车辆计算装置的训练ann的至少一个任务。车辆的装置对至少一个任务的接收和执行还可在车辆停放时发生。
27.在此类实施例和其它实施例中，车辆还可包含第二电子系统，所述第二电子系统经配置以生成和输出与是否有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆有关的第二车辆信息。第二电子系统可由本文所描述的车辆控制模块或ecu中的任何一或多者、本文所描述的相机、gps装置或传感器中的任何一或多者或其任何组合(例如，参见车身控制模块108、动力系统控制模块110、动力转向控制单元112、传感器114a到114b、gps装置116和相机118a到
118b，其中的任一者可以是第二电子系统的一部分)构成。
28.在此类实例中，车辆计算装置可经配置以从车辆的第二电子系统接收第二车辆信息。车辆计算装置还可经配置以根据从第二电子系统接收的第二车辆信息确定是否有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆。并且，车辆计算装置可经配置以在确定有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆时向所述至少一个主计算装置发送指示有可能将在所述时间段内驾驶所述车辆的通知。另外，在此类实例中，车辆计算装置可经配置以在确定有可能将在所述时间段内驾驶所述车辆时终止对训练ann的至少一个任务的执行。另外，车辆计算装置可经配置以在确定有可能在所述时间段内驾驶所述车辆时禁止对训练ann的至少一个任务的执行。
29.在此类实施例和其它实施例中，第一车辆信息可包含车辆未被人占用的持续时间、车辆静止的持续时间、应用车辆的停车制动器的持续时间，或车辆的变速器设置成停放的持续时间，或其任何组合。第二车辆信息可包含有人进入车辆的指示、停车制动器释放的指示，或变速器从停放改变到驾驶模式或挡位的指示，或其任何组合。
30.在此类实例中，第一电子系统可包含可经配置以感测与车辆是否已停放有关的第一参数的至少一个传感器、相机、gps或其组合。第一参数可包含车辆未被人占用的持续时间、车辆静止的持续时间、应用车辆的停车制动器的持续时间或车辆的变速器设置成停放的持续时间，或其任何组合。所述至少一个传感器、相机、gps或其组合还可经配置以基于感测到的第一参数生成第一车辆信息。
31.另外，在此类实例和其它实例中，第二电子系统可包含经配置以感测与是否有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆有关的第二参数的至少一个传感器、相机、gps或其组合。第二参数可包含有人进入车辆、停车制动器释放或变速器从停放改变到驾驶模式或挡位，或其任何组合。所述至少一个传感器、相机、gps或其组合还可经配置以基于感测到的第二参数生成第二车辆信息。
32.另外，车辆计算装置可经配置以在本地生成用于训练ann的至少一个任务的ann输入数据(例如当车辆已停放时)。车辆计算装置还可经配置以从至少一个主计算装置接收用于训练ann的至少一个任务的ann输入数据(例如，当车辆已停放时)。
33.本文所描述的车辆的组件中的任一者可以是用于向主计算装置140(例如，还参见主计算装置142、302和320到322)通知车辆计算系统(例如，参见计算系统104或204)准备好和/或经授权以被选定用于执行训练ann的任务的系统的一部分。
34.另外，尽管已显示待选车辆计算系统的就绪是在主车辆已停放时，但应理解，车辆的另一状态或车辆的一部分的另一状态可以是车辆计算系统准备好执行训练ann的任务的指示符。另外，在本公开的大部分内容中，车辆处于即将驾驶的状态被描述为取消选择其计算系统执行训练ann任务的决定因素。然而，应理解，车辆的另一状态或车辆的一部分的另一状态可以是车辆计算系统准备好被取消选择用于执行训练ann的任务的指示符。
35.除车辆计算装置(例如，分别参见车辆102和202的计算系统104和204)之外，本文公开的车辆还包含车辆电子件，所述车辆电子件至少包含用于车身的可控制部分、动力系统的可控制部分和动力转向的可控制部分的电子件。本文公开的车辆可包含车身的可控制部分，且此类部分和子系统可连接到车身控制模块(例如，参见模块108)。车身可至少包含用以支撑所述动力系统的框架。车辆的底盘可附接到车辆的框架。车身还可包含用于至少
一个驾驶员或乘客的内部。所述内部可包含座椅。车身的可控制部分还可包含一或多个电动门和/或一或多个电动窗。车身还可包含车身的任何其它已知部分。并且，车身的可控制部分还可包含折合式敞蓬车顶(convertible top)、天窗、电动座椅和/或车辆的车身的任何其它类型的可控制部分。车身控制模块可控制车身的可控制部分。
36.另外，本文公开的车辆可包含动力系统的可控制部分。动力系统的可控制部分以及其部分和子系统连接到动力系统控制模块(例如，参见模块110)。动力系统的可控制部分可至少包含引擎、变速器、驱动轴、悬挂和转向系统，以及动力系统电气系统。动力系统还可包含车辆动力系统的任何其它已知部分，且动力系统的可控制部分可包含动力系统的任何其它已知可控制部分。另外，可控制的动力转向部分可经由动力转向控制单元(例如，参见控制单元112)来控制。
37.本文所描述的ui元件，移动装置、另一类型的计算装置或车辆的此类ui元件，可包含任何类型的ui。ui元件可为汽车控制件、可为汽车控制件的一部分或可包含汽车控制件，且可为电子系统、可包含电子系统或可为电子系统的一部分。另外，ui可以是油门踏板、制动踏板或方向盘。另外，ui可以是电子装置和/或机电装置的一部分或包含电子装置和/或机电装置，且可以是触觉ui(触碰)、视觉ui(视觉)、听觉ui(声音)、嗅觉ui(气味)、平衡ui(平衡)或味觉ui(味觉)或其任何组合的一部分或包含前述装置。
38.本文所描述的车辆的传感器(例如，参见传感器114a到114b)和本文中所描述的车辆的相机(例如，参见相机118a到118b)可包含任何类型的传感器或相机，所述传感器或相机分别经配置以感测和/或记录多个ui元件或其输出或车辆的任何其它部分或其周围环境的一或多个特征或特性。车辆的传感器或相机还可经配置以根据感测到的和/或记录的特征或特性来生成数据，所述数据对应于所述多个ui元件或其输出或车辆的任何其它部分或其周围环境的所述一或多个特征或特性。车辆的传感器或相机还可经配置以输出所生成的对应于所述一或多个特征或特性的数据。所述多个传感器或相机中的任一者还可经配置以例如经由can总线将所生成的对应于所述一或多个特征或特性的数据发送到车辆的计算系统(例如计算系统104或204)或其它电子电路系统。
39.用于控制本文所描述的车辆的驾驶的一组机械组件可包含：(1)车辆的轮子上的制动机构(用于停止轮子的自旋)；(2)车辆的引擎或马达上的节流阀机构(用于调节多少气体进入引擎，或多少电流进入马达)，其决定驱动轴可自旋得多快以及因此车辆可跑得多快；以及(3)用于车辆的前轮的定向的转向机构(例如，因此车辆在轮子指向的方向上行进)。这些机构可控制车辆的制动(或减速)、加速(或节流)和转向。用户通过可由用户操作的ui元件(例如，参见图2中展示的车辆202的其它组件216)间接地控制这些机构，所述ui元件通常为制动踏板、加速踏板和方向盘。踏板和方向盘未必以机械方式连接到驱动机构以用于制动、加速和转向。此类部分可具有或接近于传感器，所述传感器测量驾驶员对踏板的按压量和/或方向盘的转动量。感测到的控制输入经由导线传输到控制单元(且因此可线控驾驶)。此类控制单元可包含车身控制模块108或220、动力系统控制模块110或222、动力转向控制单元112或224、电池管理系统226等。此类输出还可由本文描述的传感器和相机感测和/或记录(例如，参见传感器114a到114b或217a到217b以及相机118a到118b或219a到219b)。并且，可例如通过ann训练客户端106进一步处理传感器和相机的输出，且接着将输出报告到外部计算装置(例如，主计算装置140)以用于累积数据处理。
40.在例如车辆102或202的车辆中，驾驶员可经由通过机械连杆机构和一些机电连杆机构介接驱动组件的物理控制元件(例如，方向盘、制动踏板、油门踏板、换挡拨片等)来控制车辆。然而，越来越多的车辆当前经由电子控制元件或模块(例如，电子控制单元或ecu)使控制元件与机械动力系统元件(例如，制动系统、转向机构、传动系等)介接。电子控制元件或模块可以是线控驾驶技术的一部分。
41.线控驾驶技术可包含用于执行传统上通过机械连杆机构实现的车辆功能的电气或机电系统。所述技术可将传统机械控制系统替换为使用机电致动器和例如踏板和转向感觉模拟器的人机接口的电子控制系统。可从车辆中除去例如转向柱、中间轴、泵、软管、皮带、冷却器和真空伺服和主缸等组件。存在不同程度和不同类型的线控驾驶技术。
42.在此类实施例和其它实施例中，多个ui可包含转向控制(例如，方向盘或gui或另一类型的ui等同物，例如，用于转向的语音输入ui)。另外，多个ui可包含制动控制件(例如，制动踏板或gui或另一类型的ui等同物，例如用于制动的语音输入ui)。多个ui还可包含节流控制件(例如，油门踏板或gui或另一类型的ui等同物，例如用于使车辆加速的语音输入ui)。另外，多个ui可包含变速器控制件(例如，手动变速箱和驾驶员操作的离合器或gui或另一类型的ui等同物，例如用于改变车辆挡位的语音输入ui)。
43.在一些实施例中，可包含或是车辆的计算系统的一部分的车辆(例如，参见车辆102和202)的电子电路系统可包含以下中的至少一者：引擎电子件、变速器电子件、底盘电子件、乘客环境和舒适度电子件、车载娱乐电子件、车载安全电子件或导航系统电子件，或其任何组合(例如，参见分别在图1和2中展示的车身控制模块108和220、动力系统控制模块110和222、动力转向控制单元112和224、电池管理系统226以及信息娱乐电子件228)。在一些实施例中，车辆的电子电路系统可包含用于自动驾驶系统的电子件。
44.在一些实施例中，车辆的计算系统(例如计算系统104或204)可包含中央控制模块(ccm)、中央定时模块(ctm)和/或通用电子模块(gem)。另外，在一些实施例中，车辆可包含ecu，所述ecu可以是控制车辆中的电气系统或子系统中的一或多者的汽车电子件中的任何嵌入式系统。各类型的ecu可包含引擎控制模块(ecm)、动力系统控制模块(pcm)、变速器控制模块(tcm)、制动器控制模块(bcm或ebcm)、ccm、ctm、gem、车身控制模块(bcm)、悬挂控制模块(scm)等。车门控制单元(dcu)。各类型的ecu还可包含动力转向控制单元(pscu)、一或多个人机界面(hmi)单元、可至少充当ecm和tcm的动力系统控制模块(pcm)、座椅控制单元、速度控制单元、遥控单元、变速器控制单元、制动器控制模块和电池管理系统。
45.如图2所示，联网系统100可至少包含车辆130到132和车辆202，其至少包含车辆计算系统204、具有内部(未描绘)的车身(未描绘)、动力系统(未描绘)、空调系统(未描绘)和信息娱乐系统(未描绘)。车辆202还可包含其它车辆部分。
46.可与计算系统104具有类似结构和/或功能的计算系统204可连接到通信网络122，所述通信网络可至少包含例如蓝牙等本地到装置网络、广域网(wan)、局域网(lan)、内联网、例如4g或5g的移动无线网络、外联网、互联网和/或其任何组合。计算系统204可以是能够(顺序或以其它方式)执行指定将由机器采取的动作的指令集的机器。另外，尽管示出用于计算系统204的单个机器，但还应认为术语“机器”包含机器的任何集合，所述机器单独地或共同地执行指令集(或多个指令集)以执行方法或操作。并且，其可至少包含总线(例如，参见总线206)和/或主板、一或多个控制器(例如，一或多个cpu，例如参见控制器208)、可包
含临时数据存储的主存储器(例如，参见存储器210)、至少一个类型的网络接口(例如，参见网络接口212)、可包含永久数据存储的存储系统(例如，参见数据存储系统214)和/或其任何组合。在一些多装置实施例中，一个装置可完成本文中所描述的方法的一些部分，接着通过网络将完成结果发送到另一装置，使得另一装置可继续本文中所描述的方法的其它步骤。
47.图2还说明可包含和实施ann训练客户端106的计算系统204的实例部分。计算系统204可以通信方式耦合到网络122，如所展示。计算系统204至少包含总线206、可执行ann训练客户端106的指令的控制器208(例如cpu)、可保持ann训练客户端106的指令以供执行的存储器210、网络接口212、可存储ann训练客户端106的指令的数据存储系统214和其它组件216，其可为在移动装置或计算装置中发现的任何类型的组件，例如gps组件、i/o组件(例如相机)和各种类型的用户接口组件(其可包含本文描述的多个ui元件中的一或多者)和传感器(其可包含本文所描述的多个传感器中的一或者)。其它组件216可包含一或多个用户接口(例如，gui、听觉用户接口、触觉用户接口、汽车控制等)、显示器、不同类型的传感器、触觉、音频和/或视觉输入/输出装置、额外专用存储器、一或多个额外控制器(例如，gpu)或其任何组合。计算系统204还可包含传感器和相机接口，所述传感器和相机接口经配置以介接车辆202的传感器和相机，所述传感器和相机可以是本文所描述的传感器或相机中的任一者中的一或多者(例如，参见传感器217a到217b和相机219a到219b)。在一些实施例中，总线206以通信方式耦合控制器208、存储器210、网络接口212、数据存储系统214、其它组件216，以及传感器和相机以及传感器和相机接口。计算系统204包含计算机系统，所述计算机系统至少包含经由总线206(其可包含多个总线)彼此通信的控制器208、存储器210(例如，只读存储器(rom)、快闪存储器、动态随机存取存储器(dram)(例如同步dram(sdram)或rambus dram(rdram))、静态随机存取存储器(sram)、交叉点存储器、交叉开关存储器等)，以及数据存储系统214。
48.在一些实施例中，计算系统204可包含指令集，以用于在指令集被执行时使得机器执行本文所论述的任何一或多个方法。在此类实施例中，机器可连接(例如，经由网络接口212联网)到lan、内联网、外联网和/或互联网(例如，网络122)中的其它机器。机器可作为对等(或分布式)网络环境中的对等机器或作为云计算基础设施或环境中的服务器或客户端机器而以客户端-服务器网络环境中的服务器或客户端机器的能力进行操作。
49.控制器208表示一或多个通用处理装置，例如微处理器、中央处理单元等。更具体地说，处理装置可以是复杂指令集计算(cisc)微处理器、精简指令集计算(risc)微处理器、超长指令字(vliw)微处理器、单指令多数据(simd)、多指令多数据(mimd)，或实施其它指令集的处理器，或实施指令集的组合的处理器。控制器208还可以是一或多个专用处理装置(例如，asic)、可编程逻辑(例如，fpga)、数字信号处理器(dsp)、网络处理器等。控制器208经配置以执行指令，以用于执行本文中所论述的操作和步骤。控制器208可另外包含例如网络接口212等网络接口装置以通过一或多个通信网络(例如网络122)通信。
50.数据存储系统214可包含机器可读存储媒体(也称为计算机可读媒体)，其上存储有体现本文所描述的任何一或多个方法或功能的一或多个指令集或软件。数据存储系统214可具有执行能力，例如其可至少部分地执行驻存在数据存储系统中的指令。指令也可在其通过计算机系统执行期间完全地或至少部分地驻存在存储器210内和/或控制器208内，
存储器210和控制器208还构成机器可读存储媒体。存储器210可以是或包含系统204的主存储器。存储器210可具有执行能力，例如其可至少部分地执行驻存在存储器中的指令。
51.车辆202还可具有车身的车身控制模块220、动力系统的动力系统控制模块222、动力转向控制单元224、电池管理系统226、信息娱乐系统的信息娱乐电子件228以及至少连接车辆计算系统204、车身控制模块、动力系统控制模块、动力转向控制单元、电池管理系统和信息娱乐电子件的can总线218。另外，如所展示，车辆202经由车辆计算系统204连接到网络122。另外展示，车辆130到132和主计算装置140连接到网络122，且因此，以通信方式耦合到车辆202。
52.还展示车辆202具有多个传感器(例如，参见传感器217a到217b)和多个相机(例如，参见相机219a到219b)，其可以是计算系统204的部分。在一些实施例中，can总线218可将所述多个传感器和所述多个相机、车辆计算系统204、车身控制模块、动力系统控制模块、动力转向控制单元、电池管理系统和信息娱乐电子件连接到至少计算系统204。所述多个传感器和所述多个相机可经由计算系统的传感器和相机接口连接到计算系统204。
53.本文所描述的车辆的组件中的任一者可以是用于向主计算装置140(例如，还参见主计算装置142、302和320到322)通知车辆计算系统(例如，参见计算系统104或204)准备好和/或经授权以被选定用于执行训练ann的任务的系统的一部分。
54.另外，尽管已显示待选车辆计算系统的就绪是在主车辆已停放时，但应理解，车辆的另一状态或车辆的一部分的另一状态可以是车辆计算系统准备好执行训练ann的任务的指示符。另外，在本公开的大部分内容中，车辆处于即将驾驶的状态被描述为取消选择其计算系统执行训练ann任务的决定因素。然而，应理解，车辆的另一状态或车辆的一部分的另一状态可以是车辆计算系统准备好被取消选择用于执行训练ann的任务的指示符。
55.如图3中展示，在一些实施例中，联网系统100可包含多个主计算装置(例如，参见主计算装置302和320到322)。可具有与主计算装置142在某种程度上类似的结构和/或功能的主计算装置302可连接到通信网络122。并且因此，连接到车辆102、202和130到132以及主计算装置320到322。尽管未描绘，但主计算装置302(或主计算装置320或322)可包含一或多个传感器、一或多个ui元件、gps装置和/或一或多个相机。因此，主计算装置302(或主计算装置320或322)可类似于计算系统104或204而采取动作，且在一些实施例中还可托管且运行ann训练客户端106。
56.主计算装置302可为一或多个服务器计算机、可为一或多个服务器计算机的一部分，或可包含一或多个服务器计算机。另外，取决于实施例，主计算装置302可为移动装置、智能手机、平板计算机、iot装置、智能电视、智能手表、眼镜或其它智能家用电器、车载信息系统、可穿戴智能装置、游戏控制台、pc或数字相机或其任何组合，可以是其一部分，或可包含前述装置。如所展示，本文所描述主计算装置302可连接到通信网络122，所述通信网络至少包含例如蓝牙等本地到装置网络、广域网(wan)、局域网(lan)、内联网、例如4g或5g的移动无线网络、外联网、互联网和/或其任何组合。
57.本文中所描述的主计算装置中的每一者可为或替换为个人计算机(pc)、平板pc、机顶盒(stb)、个人数字助理(pda)、蜂窝电话、网络设备、服务器、网络路由器、交换机或网桥，或任何机器，所述机器能够(顺序或以其它方式)执行指定待由此机器采取的动作的指令集。本文所描述的车辆的计算系统可以是机器，所述机器能够(顺序或以其它方式)执行
指定待由此机器采取的动作的指令集。
58.另外，虽然说明了用于本文中所描述的计算系统和移动装置的单个机器，但还应认为术语“机器”包含机器的任何集合，所述机器单独地或共同地执行指令集(或多个指令集)以执行本文中所论述的任何一或多种方法或操作。并且，所说明的移动装置中的每一者可各自至少包含总线和/或主板、一或多个控制器(例如，一或多个cpu)、可包含临时数据存储的主存储器、至少一个类型的网络接口、可包含永久数据存储的存储系统，和/或其任何组合。在一些多装置实施例中，一个装置可完成本文中所描述的方法的一些部分，接着通过网络将完成结果发送到另一装置，使得另一装置可继续本文中所描述的方法的其它步骤。
59.图3还说明根据本公开的一些实施例的主计算装置302的实例部分。主计算装置302可以通信方式耦合到网络122，如所展示。主计算装置302至少包含总线306、控制器308(例如，cpu)、存储器310、网络接口312和数据存储系统314。虽未描绘，但主计算装置302还可包含其它组件，例如计算装置中发现的任何类型的组件，例如gps组件、i/o组件，例如各种类型的用户接口组件、传感器和一或多个相机。总线306以通信方式耦合控制器308、存储器310、网络接口312、数据存储系统314和其它组件316。主计算装置302包含计算机系统，所述计算机系统至少包含经由总线306(其可包含多个总线)彼此通信的控制器308、存储器310(例如，只读存储器(rom)、快闪存储器、动态随机存取存储器(dram)(例如同步dram(sdram)或rambus dram(rdram))、静态随机存取存储器(sram)、交叉点存储器、交叉开关存储器等)，以及数据存储系统314。
60.换句话说，图3是具有计算机系统的主计算装置302的框图，本公开的实施例可在所述计算机系统中操作。在一些实施例中，计算机系统可包含指令集，以用于在被执行时使机器执行本文中所论述的一些方法。在此类实施例中，机器可连接(例如，经由网络接口312联网)到lan、内联网、外联网和/或互联网(例如，网络122)中的其它机器。机器可作为对等(或分布式)网络环境中的对等机器或作为云计算基础设施或环境中的服务器或客户端机器而以客户端-服务器网络环境中的服务器或客户端机器的能力进行操作。
61.控制器308——其可为控制器144、可包含所述控制器或可以是控制器的一部分——表示一或多个通用处理装置，例如微处理器、中央处理单元等。更具体地说，处理装置可以是复杂指令集计算(cisc)微处理器、精简指令集计算(risc)微处理器、超长指令字(vliw)微处理器、单指令多数据(simd)、多指令多数据(mimd)，或实施其它指令集的处理器，或实施指令集的组合的处理器。控制器308还可以是一或多个专用处理装置，例如asic、可编程逻辑，例如fpga、数字信号处理器(dsp)、网络处理器等。控制器308经配置以执行用于执行本文中所论述的操作和步骤的指令(例如，控制器可经配置以执行ann训练器148的指令以用于执行ann训练器的操作)。控制器308可另外包含例如网络接口312等网络接口装置以通过一或多个通信网络(例如网络122)通信。
62.数据存储系统314可包含机器可读存储媒体(也称为计算机可读媒体)，其上存储有体现本文所描述的任何一或多个方法或功能的一或多个指令集或软件(例如ann训练器148的至少一部分)。数据存储系统314可具有执行能力，例如其可至少部分地执行驻存在数据存储系统中的指令。指令也可在其通过计算机系统执行期间完全地或至少部分地驻存在存储器310内和/或控制器308内，存储器310和控制器308还构成机器可读存储媒体。存储器310可以是或包含装置302的主存储器。存储器310可具有执行能力，例如其可至少部分地执
行驻存在存储器中的指令。
63.虽然存储器、控制器和数据存储部分在示例实施例中示出为各自为单个部分，但每个部分应被认为包含可存储指令且执行其相应操作的单个部分或多个部分。术语“机器可读存储媒体”还应被认为包含能够存储或编码供机器执行且使机器执行本公开的任何一或多个方法的指令集的任何媒体。因此，应认为术语“机器可读存储媒体”包含但不限于固态存储器、光学媒体以及磁性媒体。
64.图4说明根据本公开的一些实施例可由图1到3中描绘的联网系统的各方面执行的方法400的实例操作的流程图。举例来说，方法400可由主计算装置140、主计算装置142、主计算装置302和/或主计算装置320到322执行。
65.在图4中，方法400在步骤402处开始，其中通过控制器分离训练ann的计算任务。步骤402可由用于训练ann的系统(例如，包含主计算装置140、主计算装置142、主计算装置302和/或主计算装置320到322的系统)的控制器执行。在步骤404，方法400继续通过控制器根据从停放的车辆接收到的指示车辆已停放的通知来选择停放的车辆的计算装置。在一些实施例中，车辆不一定需要处于停放状态。在此类实施例中，通知可仅指示车辆的计算装置经授权由控制器使用。
66.在步骤406，方法400继续通过控制器将至少一些分离的任务指派给所选计算装置。在步骤408，方法400继续通过耦合到控制器的通信接口将指派的任务发送到所选计算装置。在步骤410，方法400继续通过通信接口从所选计算装置接收指派的任务的结果。在步骤412，方法400继续通过控制器汇总指派的任务的结果以训练ann。控制器在一些实例情况下可将所述结果与其它车辆的其它计算装置处执行的指派任务的其它结果汇总以训练ann。另外，此类结果可汇总有由控制器或不是车辆的一部分的另一计算装置(例如，已授权移动装置辅助训练ann的用户的移动装置)执行的训练任务的结果。在步骤414，方法400继续通过控制器根据结果训练ann。
67.在步骤416，方法400继续通过控制器根据从停放的车辆接收到的指示有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆的通知而取消选择停放的车辆的计算装置。步骤416可在步骤414处训练ann之后或在训练之前的时间发生。举例来说，可在通信接口在步骤410处从所选计算装置接收指派的任务的结果之前发生步骤416。在此类实例情况下，在取消选择计算装置的步骤416之后，可选择另一计算装置。举例来说，如图4中所展示，在步骤416处取消选择所述计算装置之后，可针对另一计算装置重复步骤404。并且，接着在步骤406，可将初始地指派给所述计算装置的至少一些分离的任务重新指派给另一计算装置(例如，新近发现停放的另一车辆的另一计算装置)。另外，如图4中所展示，可重复步骤406到步骤410，直到控制器准备好在步骤412处汇总指派的任务的结果为止。
68.图5说明根据本公开的一些实施例可由图1到3中描绘的联网系统的各方面执行的方法500的实例操作的流程图。举例来说，方法500的各部分可由例如计算系统104或204的车辆计算系统执行。
69.在图5中，方法500开始于步骤502，其中通过车辆的第一电子系统生成和输出与车辆是否已停放有关的第一车辆信息。第一电子系统可由本文所描述的车辆控制模块或ecu中的任何一或多者、本文所描述的相机、gps装置或传感器中的任何一或多者或其任何组合构成。
70.在步骤504，方法500继续通过车辆的车辆计算装置(例如，车辆计算系统104或204的车辆计算装置或包含所述车辆计算系统)从第一电子系统接收第一车辆信息。在步骤506，方法500继续通过车辆计算装置根据从第一电子系统接收到的第一车辆信息确定车辆是否已停放。当确定车辆已停放时，方法500可继续在步骤508向至少一个主计算装置(例如，参见主计算装置140、主计算装置142、主计算装置302和主计算装置320到322)发送通知，指示车辆已停放且可由所述至少一个主计算装置选择以用于执行训练ann的至少一个任务。否则，方法500可继续在步骤502通过第一电子系统生成和输出与车辆是否已停放有关的车辆信息。
71.在步骤510，方法500继续在车辆停放时通过车辆计算装置接收和执行由所述至少一个主计算装置指派给车辆计算装置的训练ann的至少一个任务。
72.图6说明根据本公开的一些实施例可由图1到3中描绘的联网系统的各方面执行的方法600的实例操作的流程图。举例来说，方法600的各部分可由例如计算系统104或204的车辆计算系统执行。如所展示，方法600可在方法500之后开始，且步骤602可取决于方法500的步骤510的发生。
73.在步骤602，方法600继续通过车辆的第二电子系统生成和输出与是否有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆有关的第二车辆信息。第二电子系统可由本文所描述的车辆控制模块或ecu中的任何一或多者、本文所描述的相机、gps装置或传感器中的任何一或多者或其任何组合构成。
74.在步骤604，方法600继续通过车辆计算装置从车辆的第二电子系统接收第二车辆信息。在步骤606，方法600继续通过车辆计算装置根据从第二电子系统接收到的第二车辆信息确定是否有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆。在确定有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆时，方法600继续在步骤608向所述至少一个主计算装置发送指示有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆的通知。另外，在步骤610，方法600继续在确定有可能将在所述时间段内驾驶所述车辆时，通过车辆计算装置终止对训练ann的至少一个任务的执行。否则，如图6中所展示，方法600继续进行步骤602：通过第二电子系统生成和输出与是否有可能将在某一时间段内驾驶所述车辆有关的车辆信息。
75.在一些实施例中，应理解，方法400、500或600的步骤可实施为连续过程，例如每个步骤可通过监测输入数据、执行操作且将数据输出到后续步骤而独立地运行。另外，用于每个方法的此类步骤可实施为离散事件过程，例如每个步骤可由其应触发且产生某一输出的事件触发。还应理解，图4到6中的每个图表示比图1到3中部分地呈现的方法更复杂的计算机系统的可能较大方法内的最小方法。因此，图4到6中的每个图中描绘的步骤可与供应出入与较复杂系统的较大方法相关联的其它步骤的其它步骤组合。
76.本文中所描述的ann可由车辆的线控驾驶过程或车辆的自动化驾驶系统或其任何组合使用。另外，本文所描述的ann可由车辆的视觉数据处理管线用以处理从由所述车辆或另一车辆的一或多个相机捕捉的所记录环境特征导出的数据。另外，本文所描述的ann一般来说可由视觉数据处理管线使用。本文所描述的ann还可由车辆的非视觉数据处理管线用以处理从由所述车辆或另一车辆的一或多个传感器捕捉的所感测环境特征导出的数据。另外，一般来说，此类实例的ann以及本文所描述的任何其它ann可由非视觉数据处理管线使用。
77.另外，本文所描述的ann可由车辆路由应用程序、视频游戏或医疗应用程序使用。本文所描述的ann还可由商业应用程序用以进行销售预测、客户或市场研究、数据验证或风险管理或其任何组合中的至少一者。另外，本文所描述的ann可由语音识别系统或图像识别系统使用。一般来说，本文所描述的ann可用于包含或不包含有监督学习的任何机器学习任务。举例来说，本文所描述的ann可用于医疗诊断、解决商业和/或技术问题、机器翻译、网络过滤、大数据系统中的过滤、玩视频游戏以及实时生成视频游戏和多媒体的新部分。另外，本文所描述的ann甚至可用于指导车辆自动化和自动驾驶汽车的决策。
78.应理解，除非另外规定车辆，否则本文中所描述的车辆可以是任何类型的车辆。车辆可包含汽车、卡车、船和飞机以及用于军事、建筑、农学或休闲用途的车辆或车辆设备。车辆、车辆部分或车辆的驾驶者或乘客使用的电子件可被视为车辆电子件。车辆电子件可包含用于引擎管理、点火、无线电、车载计算机、车载信息服务、车载娱乐系统和车辆的其它部分的电子件。车辆电子件可结合或通过可在具有内燃驱动的机械设备的车辆中见到的点火和引擎以及变速器控制使用，所述车辆例如汽油驱动的汽车、卡车、摩托车、船、飞机、军用车辆、叉车、拖拉机和挖掘机等。另外，车辆电子件可通过或结合相关元件使用以用于控制例如混合动力汽车或电动汽车等混合动力车辆和电动车辆中所见的电气系统。举例来说，电动车辆可将电力电子件用于主要推进马达控制以及管理电池系统。并且，自主车辆几乎完全依赖于车辆电子件。
79.已在针对计算机存储器内的数据位的操作的算法和符号表示方面呈现了先前详细描述的一些部分。这些算法描述和表示是数据处理领域中的技术人员用以将其工作的主旨最有效地传达给所属领域的其他技术人员的方式。算法在此处以及通常被认为是产生所要结果的操作的自洽序列。所述操作是要求对物理量进行物理操控的操作。这些量通常但未必呈能够被存储、组合、比较和以其它方式操控的电或磁信号的形式。已证明主要出于通用的原因将这些信号称为位、值、元素、符号、字符、项、数字等有时是方便的。
80.然而，应牢记，所有这些和类似术语应与适当物理量相关联，且仅仅是应用于这些量的方便标签。本公开可指计算机系统或类似电子计算装置的动作和过程，其操控且将计算机系统的寄存器和存储器内表示为物理(电子)量的数据变换成类似地表示为计算机系统存储器或寄存器或其它此类信息存储系统内的物理量的其它数据。
81.本公开还涉及用于执行本文中的操作的设备。此设备可出于既定目的而专门构造，或其可包含由存储在计算机中的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算机。此类计算机程序可存储在计算机可读存储媒体中，例如任何类型的盘(包含软盘、光盘、cd-rom和磁性光盘)、只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、eprom、eeprom、磁卡或光卡或适合存储电子指令的任何类型的媒体，各个媒体耦合到计算机系统总线。
82.本文中呈现的算法和显示在本质上不与任何特定计算机或其它设备相关。各种通用系统可与根据本文中的教示的程序一起使用，或可证明构建更专用设备以执行所述方法是方便的。将如下文描述中所阐述的那样来呈现多种这些系统的结构。另外，未参考任何特定编程语言来描述本公开。应了解，可使用各种编程语言来实施本文中所描述的本公开的教示。
83.本公开可提供为计算机程序产品或软件，其可包含机器可读媒体，所述机器可读媒体上存储有指令，所述指令可用于编程计算机系统(或其它电子装置)以执行根据本公开
的过程。机器可读媒体包含用于以机器(例如，计算机)可读形式存储信息的任何机构。在一些实施例中，机器可读(例如计算机可读)媒体包含机器(例如，计算机)可读存储媒体，例如只读存储器(“rom”)、随机存取存储器(“ram”)、磁盘存储媒体、光学存储媒体、快闪存储器组件等。
84.在前述说明书中，已参考其特定实例实施例描述了本公开的实施例。应显而易见的是，可在不脱离如所附权利要求书中阐述的本公开的实施例的更广精神和范围的情况下对本公开进行各种修改。因此，应在说明性意义上而非限制性意义上看待说明书和附图。

技术特征：

1.一种系统，其包括：至少一个处理装置；以及存储器，其含有指令，所述指令经配置以指示所述至少一个处理装置进行以下操作：确定包括可供处理用于训练人工神经网络(ann)的计算任务的处理资源的车辆；分离所述计算任务；将分离的任务中的每一者指派给所述车辆中的一或多者；由通信接口将包含指派的任务的通信发送到所述车辆的所述处理资源，其中所述处理资源经配置以处理所述指派的任务以提供结果；由所述通信接口从所述车辆的所述处理资源接收包含所述结果的通信；以及根据所述结果训练所述ann。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述确定可用的处理资源包括从所述处理资源接收通信，来自相应处理资源的每个通信包含由所述相应处理资源使用至少一个传感器确定的可用性的指示。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述确定可用的处理资源包括从所述处理资源接收通信，来自相应处理资源的每个通信包含gps数据。4.根据权利要求1所述的系统，其中所述ann是第一ann，且其中所述确定可用的处理资源包括将传感器数据、gps数据或相机数据中的至少一者作为输入提供到第二ann，且基于所述第二ann的输出确定所述相应处理资源的可用性。5.根据权利要求1所述的系统，其中所述指派所述分离的任务包括确定用于所述处理资源中的每一者的处理能力，且基于所述处理能力将所述任务中的每一者指派给相应处理资源。6.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令另外经配置以指示所述至少一个处理装置将所述处理资源的处理能力存储在存储器中，其中所述分离所述计算任务至少部分地基于所述存储的处理能力。7.根据权利要求1所述的系统，其中所述确定可用的处理资源包括评估从每个处理资源接收的指示包括所述处理资源的车辆已停放的通信。8.根据权利要求1所述的系统，其中所述确定可用的处理资源包括基于由所述通信接口从相应车辆的至少一个传感器接收到的传感器数据而确定与所述相应处理资源相关联的车辆已停放。9.根据权利要求1所述的系统，其中所述根据所述结果训练所述ann包括汇总所述通信中从所述处理资源接收到的所述结果。10.一种方法，其包括：由至少一个处理装置确定可供用于处理用于训练人工神经网络(ann)的计算任务的处理资源；由所述至少一个处理装置将所述计算任务中的每一者指派给所述处理资源中的一或多者；由通信接口将包含指派的任务的通信发送到所述处理资源，其中所述处理资源经配置以处理所述指派的任务以提供结果；由所述通信接口从所述处理资源接收包含所述结果的通信；以及
由所述至少一个处理装置根据所述结果训练所述ann。11.根据权利要求10所述的方法，其中所述确定可用的处理资源包括评估每个处理资源的相应数据，所述相应数据包括以下中的至少一者：车辆未被人占用的持续时间、车辆静止的持续时间、应用车辆的停车制动器的持续时间，或车辆的变速器设置成停放的持续时间。12.根据权利要求10所述的方法，其另外包括：将与所述处理资源的链路维持在存储于存储器中的队列中；确定第一处理资源不可用于或将变得不可用于处理用于训练所述ann的计算任务；以及响应于确定所述第一处理资源不可用或将变得不可用，从存储的队列中移除与第一处理资源的第一链路。13.根据权利要求12所述的方法，其中所述确定所述第一处理资源不可用或将变得不可用包括评估从所述第一处理资源接收的关于以下中的至少一者的数据：有人进入车辆的指示、停车制动器释放的指示或变速器从停放改变到驾驶模式或挡位的指示。14.根据权利要求10所述的方法，其中所述指派所述计算任务需要从每个处理资源接收指示所述处理资源经授权用于训练所述ann的通知。15.根据权利要求10所述的方法，其中所述计算任务包含指派给第一处理资源的第一任务，所述方法另外包括：接收指示有可能在某一时间段内驾驶包括所述第一处理资源的车辆的第一通信；以及响应于接收到所述第一通信，将所述第一任务从所述第一处理资源重新指派给另一处理资源。16.一种存储指令的非暂时性机器可读存储媒体，所述指令当在第一计算装置上执行时使所述第一计算装置至少进行以下操作：确定可供处理用于训练人工神经网络(ann)的计算任务的处理资源；将所述计算任务中的每一者指派给所述处理资源中的一或多者；将包含指派的任务的通信发送到所述处理资源，其中所述处理资源经配置以处理所述指派的任务以提供结果；从所述处理资源接收包含所述结果的通信；以及根据所述结果训练所述ann。17.根据权利要求16所述的非暂时性机器可读存储媒体，其中第二计算装置经配置以响应于所述第二计算装置确定所述第一处理资源将变得不可用而禁止执行所述指派的任务中的至少一者。18.根据权利要求16所述的非暂时性机器可读存储媒体，其中第二计算装置经配置以生成用于所述指派的任务中的至少一者的ann输入数据。19.根据权利要求16所述的非暂时性机器可读存储媒体，其中第二计算装置经配置以从所述第一计算装置接收用于所述指派的任务中的至少一者的ann输入数据。20.根据权利要求16所述的非暂时性机器可读存储媒体，其中所述确定可用的处理资源包括从所述处理资源接收通信，来自相应处理资源的每个通信包含使用包括所述相应处理资源的车辆的至少一个传感器确定的可用性的指示。

技术总结

本公开涉及一种用于通过停放的车辆的处理能力进行ANN训练的系统。所述系统可包含主计算装置，所述主计算装置具有经配置以控制ANN的训练的控制器。可通过停放的车辆的计算装置至少部分地在单独部分中执行训练。所述控制器可经配置以将训练所述ANN的计算任务分成分离的任务。另外，所述控制器可经配置以将所述分离的任务中的至少一些指派到停放的车辆的所选计算装置。所述控制器还可经配置以接收且汇总所述分离的任务的结果以训练所述ANN。所述控制器还可经配置以根据所述结果训练所述ANN。所述主计算装置可经配置以将指派的任务发送到所述车辆的所选装置，以及从所述所选装置接收所述指派的任务的所述结果。装置接收所述指派的任务的所述结果。装置接收所述指派的任务的所述结果。