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1. WO2018177484 - VERFAHREN UND SYSTEM ZUR VORHERSAGE VON SENSORSIGNALEN EINES FAHRZEUGS

Veröffentlichungsnummer WO/2018/177484
Veröffentlichungsdatum 04.10.2018
Internationale Veröffentlichungsnummer PCT/DE2018/200029
Internationales Anmeldedatum 26.03.2018
IPC
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
K
Erkennen von Daten; Darstellen von Daten; Aufzeichnungsträger; Handhabung von Aufzeichnungsträgern
9
Verfahren oder Anordnungen zum Lesen oder Erkennen gedruckter oder geschriebener Zeichen oder zum Erkennen von Mustern, z.B. Fingerabdrücken
62
Verfahren und Anordnungen für das Erkennen mit elektronischen Mitteln
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
K
Erkennen von Daten; Darstellen von Daten; Aufzeichnungsträger; Handhabung von Aufzeichnungsträgern
9
Verfahren oder Anordnungen zum Lesen oder Erkennen gedruckter oder geschriebener Zeichen oder zum Erkennen von Mustern, z.B. Fingerabdrücken
G06K 9/62 (2006.01)
G06K 9/00 (2006.01)
CPC
G06K 9/00791
G06K 9/6263
Anmelder
  • CONTI TEMIC MICROELECTRONIC GMBH [DE/DE]; Sieboldstraße 19 90411 Nürnberg, DE
Erfinder
  • HEINRICH, Stefan; DE
  • STRIGEL, Elias; DE
  • PFITZER, Martin; DE
  • GIEBEL, Jan; DE
Prioritätsdaten
10 2017 205 093.427.03.2017DE
Veröffentlichungssprache Deutsch (DE)
Anmeldesprache Deutsch (DE)
Designierte Staaten
Titel
(DE) VERFAHREN UND SYSTEM ZUR VORHERSAGE VON SENSORSIGNALEN EINES FAHRZEUGS
(EN) METHOD AND SYSTEM FOR PREDICTING SENSOR SIGNALS FROM A VEHICLE
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE PRÉDICTION DE SIGNAUX DE CAPTEUR D'UN VÉHICULE
Zusammenfassung
(DE)
Es wird ein Verfahren zum Ermitteln von Abweichungen in Sensordaten mit wenigstens einem in einem Steuergerät eines Fahrzeugs implementierten neuronalen Netz angegeben. Das Verfahren weist einen Schritt des Erfassens (101) eines Lerndatensatzes von zeitlich aufeinanderfolgenden Roh-Sensordaten, einen Schritt des Auswertens (102) des Lerndatensatzes unter Anlernen des neuronalen Netzes ausschließlich basierend auf dem Lerndatensatz der erfassten Roh-Sensordaten, einen Schritt des Ermitteins (103) von erwarteten Sensordaten, einen Schritt des Vergleichens (104) der ermittelten erwarteten Sensordaten mit aktuell durch die Sensoranordnung erfassten Sensordaten sowie einen Schritt des Ermitteins (105) einer Abweichung zwischen den aktuell erfassten Sensordaten und den ermittelten erwarteten Sensordaten auf.
(EN)
Described is a method for ascertaining disparities in sensor data using at least one neural network implemented in a controller of a vehicle. The method involves a step of capturing (101) a learning data record from temporally successive raw sensor data, a step of evaluating (102) the learning data record to train the neural network exclusively based on the learning data record of the captured raw sensor data, a step of ascertaining (103) expected sensor data, a step of comparing (104) the ascertained expected sensor data with sensor data currently captured by the sensor arrangement, and a step of ascertaining (105) a disparity between the currently captured sensor data and the ascertained expected sensor data.
(FR)
L'invention concerne un procédé de détermination des écarts de données de capteur au moyen d'au moins un réseau neuronal implémenté dans un appareil de commande d'un véhicule. Le procédé comprend : une étape consistant à détecter (101) un ensemble de données d'apprentissage à partir de données de capteur brutes temporellement successives ; une étape consistant à évaluer (102) l'ensemble de données d'apprentissage à l'aide de l'apprentissage du réseau neuronal, uniquement en fonction de l'ensemble de données d'apprentissage des données de capteur brutes détectées ; une étape consistant à déterminer (103) des données de capteur attendues ; une étape consistant à comparer (104) les données de capteur attendues déterminées avec les données de capteur actuellement détectées au moyen d'un dispositif capteur ; ainsi qu'une étape consistant à déterminer (105) un écart entre les données de capteur actuellement détectées et les données de capteur attendues déterminées.
Auch veröffentlicht als
Aktuellste beim Internationalen Büro vorliegende bibliographische Daten