Es soll eine zuverlässige Interpretation einer aktuellen oder zukünftigen Verkehrssituation ermöglicht werden. Dazu wird ein Verfahren zum Ermitteln einer vorgegebenen Verkehrssituation bereitgestellt. Das Ermitteln der vorgegebenen Verkehrssituation erfolgt durch ein lernfähiges System (1), das darauf trainiert ist, anhand von ersten Sensordaten einer Vielzahl von Sensordaten (9 bis 16) von Sensoren innerhalb und außerhalb eines Kraftfahrzeugs (8) die vorgegebene Verkehrssituation zu erkennen. Im Betrieb werden dann die ersten Sensordaten nicht bereitgestellt, da beispielsweise die entsprechende Sensorik ausfällt. Durch das lernfähige System erfolgt dann ein automatisches Auswählen eines Teils derjenigen Sensordaten von der Vielzahl von Sensordaten (9 bis 16), die tatsächlich bereitgestellt werden. Schließlich wird die vorgegebene Verkehrssituation anhand des ausgewählten Teils der Sensordaten ermittelt.
The aim is to allow a reliable interpretation of a current or future traffic situation. To this end, a method for ascertaining a prescribed traffic situation is provided. The prescribed traffic situation is ascertained by a system (1) capable of learning that is trained to use first sensor data of a multiplicity of sensor data (9 to 16) from sensors inside and outside a motor vehicle (8) to detect the prescribed traffic situation. During operation, the first sensor data are then not provided, since the applicable sensors become inoperative, for example. The system capable of learning then automatically selects a portion of those sensor data from the multiplicity of sensor data (9 to 16) that are actually provided. Finally, the prescribed traffic situation is ascertained on the basis of the selected portion of the sensor data.
La présente invention a pour objet la réalisation d'une interprétation fiable d'une situation de circulation routière actuelle ou future. À cet effet, la présente invention concerne un procédé de détermination d'une situation de circulation routière spécifiée. La détermination de la situation de circulation routière spécifiée est effectuée par un système à capacité d'apprentissage (1) qui est formé pour détecter la situation de circulation routière spécifiée à l'aide de premières données de capteurs d'une pluralité de données de capteurs (9 à 16) provenant de capteurs à l'intérieur et à l'extérieur d'un véhicule automobile (8). En service, les premières données de capteurs ne sont alors pas mises à disposition puisque, par exemple, le système de capteurs correspondant est en panne. Par le système à capacité d'apprentissage, est ensuite effectuée une sélection automatique d'une partie des données de capteurs de la pluralité des données de capteurs (9 à 16) qui sont réellement disponibles. Finalement, la situation de circulation routière spécifiée est déterminée à l'aide de la partie sélectionnée des données de capteurs.
PRÄDIKTION VON VERKEHRSSITUATIONEN
PREDICTION OF TRAFFIC SITUATIONS
PRÉDICTION DE SITUATIONS DE CIRCULATION ROUTIÈRE
2018-06-28
Patent
Elektronische Ressource
Deutsch
IPC: | G09B Unterrichts- oder Vorführungsgeräte , EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES / B60R Fahrzeuge, Fahrzeugausstattung oder Fahrzeugteile, soweit nicht anderweitig vorgesehen , VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR / B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / G05B Steuer- oder Regelsysteme allgemein , CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS |
Europäisches Patentamt | 2018
|Erkennung kritischer Verkehrssituationen mit Petri-Netzen
Europäisches Patentamt | 2023
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