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公开(公告)号：CN119190008A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410827309.1
申请日：2024-06-25
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及用于生成至少一个训练行驶轨迹以训练自主车辆(105)的驾驶方式的方法，其中该方法包括步骤：读取车辆(105)的可能行驶轨迹和安全时间参数，该安全时间参数表示如下时间段，车辆(105)在行驶轨迹上的位置和/或速度发生偏差后应在该时间段内再次遵守与假定的前方车辆(110)的安全距离；确定位置偏差数据和/或速度偏差数据以改变车辆(105)在预定义时间点在行驶轨迹上的假定位置和/或速度；并通过使用所述行驶轨迹、所述安全时间参数、所述位置偏差数据和/或所述速度偏差数据确定训练行驶轨迹，其中训练行驶轨迹被确定为使得至少在经过了与安全时间参数对应的时长后就履行与假定的前方车辆(110)的安全距离。
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公开(公告)号：CN112334369A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201980041265.7
申请日：2019-05-24
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: B60W30/10 , B60W30/16 , B60W30/182
Abstract: 本发明涉及用于控制自主行驶的客运车辆的一种方法和一种设备。将所述客运车辆的行驶行为匹配于所求取的乘客情况。当所述车辆空载时，可以例如更激进地行驶，而当在所述车辆中存在乘员时，则更关注乘员的舒适性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109703565B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN201811256199.9
申请日：2018-10-26
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： D·尼安许泽 , H·弗赖恩施泰因 , H·A·班茨哈夫 , J·伯格尔 , J·福尔廷 , M·克勒 , M·许茨 , M·马佐拉 , M·施赖伯 , N·纳吉 , S·克诺普 , S·韦尔德勒 , T·沙姆 , T·基斯 , H-C·斯沃博达
Abstract: 本发明涉及一种用于匹配部分自动化、高度自动化或全自动化的车辆的行驶行为的方法并且具有如下步骤：‑接收(102)内部空间数据；‑基于所述内部空间数据求取(103)至少一个车辆乘员的安全状态，所述安全状态尤其表示在发生事故的情况下所述车辆乘员的受伤概率；‑基于所述至少一个车辆乘员的安全状态匹配(104)所述车辆的行驶行为。本发明还涉及一种相应的设备、计算机程序以及机器可读的存储介质。
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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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公开(公告)号：CN119313175A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410927435.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/40 , G06F30/27 , G06N3/08
Abstract: 提出用于规划模型的计算机实现的训练方法，所述规划模型应该基于特定于场景的信息提供给定交通场景的参与者的未来行为。在训练方法的范围中，对于至少一个训练场景和训练场景的至少一个参与者在相继的模拟步骤中分别执行以下步骤：借助于要训练的规划模型预测所述参与者的未来行为，借助于给定的模拟模型并且在考虑参与者的预测行为的情况下模拟训练场景的未来发展，以及将参与者的预测行为与参与者在训练场景的时间发展中的实际行为(地面实况)进行比较。根据本发明，在每个模拟步骤中产生代表训练场景的在该模拟步骤中模拟的状态的潜在特征的至少一个集。然后将潜在特征的该集作为在随后的模拟步骤中对参与者的行为的预测的基础。
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公开(公告)号：CN118529074A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410188019.7
申请日：2024-02-20
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于作为交通场景一部分的自我车辆的行为规划的计算机实现的方法，其中所述自我车辆配备有车辆自身的传感器装置，其可见区域分别受到当前交通场景的影响，所述方法至少包括以下方法步骤：a.通过使用场景特定的传感器数据生成当前交通场景的场景表示，其中所述传感器数据是借助于所述车辆自身的传感器装置所记录的；b.基于所述场景表示来预测所述交通场景的未来发展(预测)；并且c.通过考虑对所述交通场景的未来发展的预测而进行驾驶机动动作的规划(规划)。在此规定：在所述预测的范畴内预测：所述交通场景的所述未来发展对所述车辆自身的传感器装置的可见区域的影响。
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公开(公告)号：CN109703565A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811256199.9
申请日：2018-10-26
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： D·尼安许泽 , H·弗赖恩施泰因 , H·A·班茨哈夫 , J·伯格尔 , J·福尔廷 , M·克勒 , M·许茨 , M·马佐拉 , M·施赖伯 , N·纳吉 , S·克诺普 , S·韦尔德勒 , T·沙姆 , T·基斯 , H-C·斯沃博达
Abstract: 本发明涉及一种用于匹配部分自动化、高度自动化或全自动化的车辆的行驶行为的方法并且具有如下步骤：-接收(102)内部空间数据；-基于所述内部空间数据求取(103)至少一个车辆乘员的安全状态，所述安全状态尤其表示在发生事故的情况下所述车辆乘员的受伤概率；-基于所述至少一个车辆乘员的安全状态匹配(104)所述车辆的行驶行为。本发明还涉及一种相应的设备、计算机程序以及机器可读的存储介质。
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