Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erzeugen eines Modells für eine Vervollständigung von Daten über weitere Verkehrsteilnehmer (3) in einer sensorisch unvollständig erfassten Verkehrssituation, aufweisend die Schritte: Bereitstellen (S1) eines vollständigen Datensatzes über eine Verkehrssituation, umfassend die Trajektorien eines Ego- Fahrzeugs (1) und aller weiterer Verkehrsteilnehmer (3); Reduzieren (S2) des vollständigen Datensatzes um die Trajektorien eines oder mehrerer der weiteren Verkehrsteilnehmer (3); Erzeugen (S3) des Modells durch maschinelles Lernen mit Eingangsgrößen aus dem reduzierten Datensatz und Ausgangsgrößen des Modells aus dem vollständigen Datensatz, sodass das Modell dazu ausgelegt wird, aus einem unvollständigen Datensatz einen vollständigen Datensatz der jeweils aktuellen Verkehrssituation umfassend die Trajektorien der weiteren Verkehrsteilnehmer (3) zu erzeugen; hierbei wird das Erzeugen des Modells oder des Algorithmus durch maschinelles Lernen für eine Vielzahl verschiedener reduzierter Datensätze wiederholt.

    The invention relates to a method for generating a model for completing data on other traffic participants (3) in a traffic situation incompletely detected using sensors, having the steps of: providing (S1) a complete data set on a traffic situation, comprising the trajectories of an ego vehicle (1) and all of the other traffic participants (3); reducing (S2) the complete data set by the trajectories of one or more of the other traffic participants (3); and generating (S3) the model by means of a machine learning process using input variables from the reduced data set and output variables for the model from the complete data set such that the model is designed to generate a complete data set of the respective current traffic situation from an incomplete data set, said complete data set comprising the trajectories of the other traffic participants (3). In the process, the step of generating the model or the algorithm by means of a machine learning process is repeated for a plurality of different reduced data sets.

    La présente invention concerne un procédé de génération d'un modèle pour achever des données d'autres participants au trafic (3) dans une situation de trafic détectée de manière incomplète à l'aide de capteurs, comprenant les étapes consistant à : fournir (S1) un ensemble complet de données sur une situation de trafic, comprenant les trajectoires d'un égo-véhicule (1) et de tous les autres participants au trafic (3) ; réduire (S2) l'ensemble complet de données par les trajectoires d'un ou de plusieurs des autres participants au trafic (3) ; et générer (S3) le modèle au moyen d'un processus d'apprentissage automatique à l'aide de variables d'entrée à partir de l'ensemble de données réduit et des variables de sortie pour le modèle à partir de l'ensemble complet de données de telle sorte que le modèle est conçu pour générer un ensemble complet de données de la situation de trafic actuelle respective à partir d'un ensemble incomplet de données, ledit ensemble complet de données comprenant les trajectoires des autres participants au trafic (3). Dans le processus, l'étape de génération du modèle ou de l'algorithme au moyen d'un processus d'apprentissage automatique est répétée pour une pluralité d'ensembles de données réduits différents.


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    Titel :

    MASCHINELL GELERNTE VERKEHRSSITUATIONS-VERVOLLSTÄNDIGUNG


    Weitere Titelangaben:

    MACHINE-LEARNED TRAFFIC SITUATION COMPLETION
    ACHÈVEMENT DE SITUATION DE TRAFIC APPRIS PAR MACHINE


    Beteiligte:
    FRANK SEBASTIAN (Autor:in) / THIEM CHRISTOPH (Autor:in) / EBERLE ULRICH (Autor:in) / WEBER NICO (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2024-05-23


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch


    Klassifikation :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS / 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 / G01S RADIO DIRECTION-FINDING , Funkpeilung / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / G06V



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