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公开(公告)号：CN116631179A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310121290.4
申请日：2023-02-15
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06F18/2415 , G06N3/0455
Abstract: 提出了一种用于预测交通场景的未来发展的计算机实现的方法，包括以下步骤：·聚合交通场景的特定于场景的信息，·使用经过预训练的编码器网络(12)将所述特定于场景的信息变换为潜在特征的多元概率分布(13)的参量，·选择由所述参量确定的潜在特征的多元概率分布(13)的样本(16)，以及·使用经过预训练的解码器网络(17)将每个选择的样本(16)变换为输出集(18)。根据本发明，确定性地选择所述样本(16)，使得每个所选择的样本(16)代表所述潜在特征的多元概率分布(13)的自己的区域，并且通过全部选择的样本(16)对所述概率分布(13)网格状地进行采样。
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公开(公告)号：CN110945382A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201880048950.8
申请日：2018-06-15
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 公开一种用于校正位置概率分布的方法，其中，至少两个移动系统分别通过GNSS接收器求取各自的位置概率分布，至少一个移动系统求取至至少一个第二移动系统的间距，所述至少两个移动系统通过通信连接彼此交换所求取的位置概率分布，并且在使用所求取的至少两个位置概率分布和所述至少两个移动系统之间的所述间距的情况下，计算用于改善所述概率分布的校正项。此外公开一种用于提供至少一个校正项的方法。
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公开(公告)号：CN118824000A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410475166.2
申请日：2024-04-19
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种计算机实现的用于预测交通场景的至少一个参与者的行为的方法，其中，使用至少一个基于人工智能的预测组件(2)，以便基于在当前时间点聚合的场景特有信息(10)针对至少一个未来时间段预测所述至少一个参与者的预给定数量K个行为选项(12)，其中，每个时间段包括预给定数量T个彼此相继的时间点。根据本发明，与预测各个行为选项(12)并行地确定至少一个当前总不确定性值(13)，所述当前总不确定性值将针对所述至少一个未来时间段的所有预测的行为选项(12)的认知不确定性量化。本发明还涉及一种相应的计算机实现的系统。
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公开(公告)号：CN116189135A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211488892.5
申请日：2022-11-25
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明描述用于在多代理场景中确定代理轨迹的方法，具有：针对每个代理，在代理的局部参照系中检测代理的先前轨迹和代理的环境；借助编码器神经网络，将代理的局部参照系中检测到的代理的先前轨迹编码成轨迹特征向量且将代理的局部参照系中检测到的代理的环境编码成环境特征向量；借助基于注意力的神经网络，将轨迹特征向量根据彼此且根据环境特征向量来处理成局部上下文特征向量；借助共同的基于注意力的转换神经网络，将针对所有代理的局部上下文特征向量处理成针对每个代理的全局上下文特征向量；借助动作预测神经网络根据针对代理的全局上下文特征向量来确定控制动作；而且借助于运动学模型根据所确定的控制动作来确定未来轨迹。
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公开(公告)号：CN115731743A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211056508.4
申请日：2022-08-31
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于运行联网的本车辆的方法，该联网的本车辆与至少一个基础设施部件和/或至少一个另外的联网车辆交换行驶信息和/或规划。除了为联网的本车辆确定的行驶信息和/或规划，尤其是机动动作、轨迹或行驶走廊以外，至少一个基础设施部件和/或至少一个另外的联网车辆也将行驶信息和/或规划传送给车辆的全体和/或基础设施部件。这些行驶状况和/或规划包含对被观察车辆的预期行驶行为的预测，行驶信息和/或规划被传输给车辆的全体。联网的本车辆接收根据方法步骤a)传输的行驶信息和/或规划并且使用这些行驶信息和/或规划，以便改进机动动作协调的稳健性和安全性。本发明还涉及一种驾驶辅助系统以及车辆。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114761299A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202080084575.X
申请日：2020-11-17
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: B60W30/095 , B60W50/00 , G08G1/16
Abstract: 本发明涉及一种用于在车辆(100)之间交换机动动作信息(104)的方法，其中，在使用至少一个时间参数(124)的情况下在本车辆(100a)中参数化和执行由其它车辆(100b)提供的、映射该其它车辆(100b)的未来机动动作信息(104)的能参数化的其它轨迹规划器(108b)，以便获得该其它车辆(100b)的至少一个未来其它轨迹(110b)。
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公开(公告)号：CN114642022A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202080077005.8
申请日：2020-09-25
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: H04W28/02 , H04W4/40 , H04W4/46 , H04L47/2425
Abstract: 本发明涉及一种用于在用于交通参与者(103)与至少一个另外的交通参与者(101、102、104)之间通信的通信网络中传输消息(114)的方法(300)。该交通参与者(103)和所述另外的交通参与者(101、102、104)各包括一个用于经由通信网络传输消息的分析评价单元(108)。该方法(300)包括以下步骤：在分析评价单元(108)中接收(301)第一消息，其中，该第一消息包括各具有一个优先值(p1、p2、p3、p4、p5)的消息片段(S1、S2、S3、S4、S5)；确定(304)该通信网络的当前负载量；基于所述优先值(p1、p2、p3、p4、p5)和该通信网络的当前负载量从第一消息中滤出(306)待传输的消息片段(S4、S5)；和产生(307)具有所述待传输的消息片段(S4、S5)的第二消息(114)并经由通信网络发送(307)该第二消息(114)。
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公开(公告)号：CN112816974A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011278975.2
申请日：2020-11-16
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G01S13/86 , G01S13/931 , G01S17/931 , G01S19/46 , G01S5/06
Abstract: 公开用于融合状态数据的方法，其中，接收第一移动单元和至少一个对象的状态数据；通过通信连接接收第二移动单元的传感装置求取的至少一个对象的状态数据和/或至少一个第二移动单元的状态数据；为至少一个第一移动单元、至少一个第二移动单元和对象的每个接收状态数据集在时间位置图中创建节点；对第一移动单元求取的和/或第二移动单元求取的状态数据执行数据优化；由经优化的、第一移动单元求取的和第二移动单元接收的状态数据创建优化问题；通过求解算法解决优化问题，并且求取第一移动单元的状态数据且以提高的准确性求取第一移动单元的传感装置求取的至少一个对象的状态数据。公开用于冗余执行定位的方法、控制设备、计算机程序及存储介质。
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公开(公告)号：CN109421731A
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201811030253.8
申请日：2018-09-05
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 一种用于车辆(50)的驾驶辅助系统(49)的可信度检验模块(3)，该驾驶辅助系统包括至少一个传感器和至少一个KI模块，由通过该传感器提供的传感器数据(11)来对车辆周围环境中的对象(52)进行分类，该可信度检验模块构造用于，接收由其他车辆(60)和/或基础设施(70)提供的关于车辆周围环境中的对象的参考信息(53)，将该参考信息与通过所述KI模块分类的结果(24)进行比较，在通过该比较确定存在偏差时发起至少一个措施，以便如此匹配KI模块的处理链的参数，使得在类似情况下减小该偏差。本发明还涉及一种驾驶辅助系统(49)、一种用于校准传感器的方法以及一种所配属的计算机程序产品。
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公开(公告)号：CN119849587A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411460238.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于在使用模仿学习的情况下训练行为规划器模型的方法，所述行为规划器模型至少包括：主干网络，用于从输入状态中提取潜在特征；和规划器网络，用于基于潜在特征来预测动作，其中，所述方法具有如下步骤：提供(S1)训练数据，所述训练数据使输入状态与相对应的动作相关联；借助于所述主干网络，从所述训练数据的输入状态中提取(S2)潜在特征；通过对模仿损失函数进行优化并且根据基于所述训练数据和/或所述行为规划器模型的至少一个另外的预测不确定性损失函数，训练和/或调整(S3)所述行为规划器模型。
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