在用于与其他交通参与者通信的通信网络中提供关于周围环境对象的对象消息的方法

    公开(公告)号:CN114631130B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202080073448.X

    申请日:2020-09-22

    Abstract: 本发明涉及一种用于在用于与其他交通参与者(116)通信的通信网络中提供关于在交通参与者(100)的周围环境中所识别到的对象(116)的对象消息(118)的方法(300)。该交通参与者(100)包括传感装置(104)和分析评价单元(102),该传感装置用于检测周围环境,该分析评价单元用于分析评价通过该传感装置(104)所产生的传感器数据(106)并经由通信网络传输对象消息(118)。该方法(300)包括下述步骤:在分析评价单元(102)中接收(310)通过传感装置(104)所产生的传感器数据(106);基于所述传感器数据(106)识别(320)在交通参与者(100)的周围环境中的至少一个对象(116),其中,求取描述该对象(116)的运动的至少一个运动参数(p1、p2)和/或描述该对象(116)的另外的特性的至少一个另外的对象参数(p3);由该运动参数(p1、p2)和该另外的对象参数(p3)计算(330)对象传输优先级(p),其中,该对象传输优先级(p)代表所识别到的对象(116)对于该交通参与者(100)和/或其他交通参与者(116)而言的相关性;根据该对象传输优先级(p)确定(340)是否应将所识别到的对象(116)记录到对象消息(118)中;若是,则生成(350)具有所识别到的对象(116)的对象消息(118)并经由该通信网络发送(350)该对象消息(118)。

    在用于与其他交通参与者通信的通信网络中提供关于周围环境对象的对象消息的方法

    公开(公告)号:CN114631130A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202080073448.X

    申请日:2020-09-22

    Abstract: 本发明涉及一种用于在用于与其他交通参与者(116)通信的通信网络中提供关于在交通参与者(100)的周围环境中所识别到的对象(116)的对象消息(118)的方法(300)。该交通参与者(100)包括传感装置(104)和分析评价单元(102),该传感装置用于检测周围环境,该分析评价单元用于分析评价通过该传感装置(104)所产生的传感器数据(106)并经由通信网络传输对象消息(118)。该方法(300)包括下述步骤:在分析评价单元(102)中接收(310)通过传感装置(104)所产生的传感器数据(106);基于所述传感器数据(106)识别(320)在交通参与者(100)的周围环境中的至少一个对象(116),其中,求取描述该对象(116)的运动的至少一个运动参数(p1、p2)和/或描述该对象(116)的另外的特性的至少一个另外的对象参数(p3);由该运动参数(p1、p2)和该另外的对象参数(p3)计算(330)对象传输优先级(p),其中,该对象传输优先级(p)代表所识别到的对象(116)对于该交通参与者(100)和/或其他交通参与者(116)而言的相关性;根据该对象传输优先级(p)确定(340)是否应将所识别到的对象(116)记录到对象消息(118)中;若是,则生成(350)具有所识别到的对象(116)的对象消息(118)并经由该通信网络发送(350)该对象消息(118)。

    用于在通信网络中提供用于在交通参与者与至少一个另外的交通参与者之间协调机动动作的机动动作消息的方法

    公开(公告)号:CN114631131B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202080076861.1

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本发明涉及一种用于在通信网络中提供用于在交通参与者(100)与至少一个另外的交通参与者(116、118)之间协调机动动作的机动动作消息(120)的方法(200)。该交通参与者(100)和所述至少一个另外的交通参与者(116、118)经由通信网络彼此联网。该交通参与者(100)包括分析评价单元(102),该分析评价单元用于对经由通信网络所接收到的通信数据和/或对通过用于检测该交通参与者的周围环境的传感装置(104)所产生的的传感器数据(106)进行分析评价并且用于经由通信网络传输机动动作消息(120)。该方法包括以下步骤:在分析评价单元中接收(210)通信数据和/或传感器数据;基于所述通信数据和/或传感器数据确定(230)该交通参与者的至少一个可能的轨迹(300、301、302),其中,求取至少一个描述所述至少一个可能的轨迹的特性的轨迹参数(公式);由该轨迹参数计算(240)轨迹传输优先级(pt),其中,该轨迹传输优先级代表所述至少一个可能的轨迹对于该交通参与者和/或所述至少一个另外的交通参与者而言的相关性;根据该轨迹传输优先级确定(250)是否应将所述至少一个可能的轨迹记录到机动动作消息中;若是:生成(260a)具有所述至少一个可能的轨迹的机动动作消息并经由通信网络发送该机动动作消息。

    运行用于高度自动化行驶的车辆的方法和设备和用于高度自动化行驶的车辆

    公开(公告)号:CN117622210A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311080605.1

    申请日:2023-08-24

    Abstract: 用于运行高度自动化行驶车辆的方法包括步骤:读入传感器数据——该车辆的来自至少一个加速度传感器、至少一个位置传感器和至少一个速度传感器的行驶数据、在该车辆的预定义的环境中的基础结构元件的来自至少一个环境传感器的基础结构数据,和在该预定义的环境中的所识别的交通对象的来自环境传感器的对象数据。确定用于该车辆的在该环境中的行为规划和机动动作规划的环境模型。使用传感器数据和集成有所述传感器数据作为因子的因子图通过同步的位置确定和地图创建确定该环境模型。将该环境模型输出到至用于该车辆的这些规划的规划装置的接口。

    可信度检验模块、驾驶辅助系统和校准传感器的方法

    公开(公告)号:CN109421731B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN201811030253.8

    申请日:2018-09-05

    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。

    用于协作式操作协调的方法

    公开(公告)号:CN110930746B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN201910891503.5

    申请日:2019-09-20

    Abstract: 本发明涉及一种用于通过车辆内部的控制器对车辆进行操作规划和操作执行的方法,其中,所述控制器具有战略规划层级、战术规划层级和运行规划层级,所述战略规划层级用于执行路线规划,所述战术规划层级用于提供精确到车道的、通至可能目标点的轨迹,所述运行规划层级用于选择目标点和通至所选择的目标点的可行驶的轨迹,其中,所述规划层级实施为级联式,并且在实施每个规划层级时经由通信连接执行与相邻车辆的信息交换用以求取碰撞,其中,在至少一个规划层级中求取到碰撞的情况下,经由所述通信连接在车辆之间执行操作协调。本发明还涉及一种控制器。

    用于协作式操作协调的方法

    公开(公告)号:CN110930746A

    公开(公告)日:2020-03-27

    申请号:CN201910891503.5

    申请日:2019-09-20

    Abstract: 本发明涉及一种用于通过车辆内部的控制器对车辆进行操作规划和操作执行的方法,其中,所述控制器具有战略规划层级、战术规划层级和运行规划层级,所述战略规划层级用于执行路线规划,所述战术规划层级用于提供精确到车道的、通至可能目标点的轨迹,所述运行规划层级用于选择目标点和通至所选择的目标点的可行驶的轨迹,其中,所述规划层级实施为级联式,并且在实施每个规划层级时经由通信连接执行与相邻车辆的信息交换用以求取碰撞,其中,在至少一个规划层级中求取到碰撞的情况下,经由所述通信连接在车辆之间执行操作协调。本发明还涉及一种控制器。

    用于机动车的驾驶员辅助系统的主对象选择的方法和驾驶辅助系统

    公开(公告)号:CN111469852B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202010076709.5

    申请日:2020-01-23

    Abstract: 一种用于为机动车的驾驶员辅助系统或驾驶系统的辅助功能或自动化驾驶功能进行主对象选择的方法,该系统包括对象选择分支,该对象选择分支包括基于规则的第一对象选择分支以及第二对象选择分支,第一对象选择分支用于选择用于功能的主对象,第二对象选择分支包括用于选择用于功能的主对象的人工神经网络,该方法包括以下步骤:将至少一个传感器的传感器数据聚合成一个或多个对象数据组;在人工神经网络的训练数据方面对由聚合的对象数据组表示的交通情况的新奇性进行评估;在系统的对象选择分支之间进行切换,其中,如果交通情况的新奇性超过阈值,则使用基于规则的对象选择分支。本发明还涉及一种用于执行该方法的驾驶员辅助系统或驾驶系统。

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