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1. WO2020074563 - VERFAHREN UND SYSTEM ZUM BEREITSTELLEN EINER REIBWERTINFORMATION AN EIN FAHRZEUG

Veröffentlichungsnummer WO/2020/074563
Veröffentlichungsdatum 16.04.2020
Internationales Aktenzeichen PCT/EP2019/077312
Internationales Anmeldedatum 09.10.2019
IPC
B60W 40/068 2012.01
BArbeitsverfahren; Transportieren
60Fahrzeuge allgemein
WGemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion; Steuerungs- oder Regelungssysteme besonders ausgebildet für Hybrid-Fahrzeuge; Antriebs-Steuerungssysteme von Straßenfahrzeugen für Verwendungszwecke, die nicht die Steuerung oder Regelung eines bestimmten Unteraggregats betreffen
40Berechnung von Fahr-Parametern von Antriebs-Steuerungssystemen von Straßenfahrzeugen, die nicht die Steuerung oder Regelung eines bestimmten Unteraggregates betreffen
02Umgebungsbedingungen betreffend
06Straßenzustandsbedingungen
068Reibungskoeffizient der Straße
G06N 5/02 2006.01
GPhysik
06Datenverarbeitung; Rechnen oder Zählen
NRechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen
5Rechnersysteme, die Modelle auf Wissensbasis verwenden
02Wissensdarstellung
G08G 1/01 2006.01
GPhysik
08Signalwesen
GAnlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs
1Anlagen zur Verkehrs-Regelung oder -Überwachung für Straßenfahrzeuge
01Erfassen des Verkehrsflusses zum Zweck der Zählung oder der Steuerung
CPC
B60T 2210/122
BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
60VEHICLES IN GENERAL
TVEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL
2210Detection or estimation of road or environment conditions; Detection or estimation of road shapes
10Detection or estimation of road conditions
12Friction
122using fuzzy logic, neural computing
B60W 40/068
BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
60VEHICLES IN GENERAL
WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
40Estimation or calculation of ; non-directly measurable; driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, ; e.g. by using mathematical models
02related to ambient conditions
06Road conditions
068Road friction coefficient
G06N 5/025
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
02Knowledge representation
025Extracting rules from data
G08G 1/0133
GPHYSICS
08SIGNALLING
GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
1Traffic control systems for road vehicles
01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
0125Traffic data processing
0133for classifying traffic situation
Anmelder
  • ROBERT BOSCH GMBH [DE]/[DE]
Erfinder
  • GEISLER, Simon
  • LELLMANN, Christian
Prioritätsdaten
10 2018 217 192.009.10.2018DE
Veröffentlichungssprache Deutsch (DE)
Anmeldesprache Deutsch (DE)
Designierte Staaten
Titel
(DE) VERFAHREN UND SYSTEM ZUM BEREITSTELLEN EINER REIBWERTINFORMATION AN EIN FAHRZEUG
(EN) METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING FRICTION COEFFICIENT INFORMATION TO A VEHICLE
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME PERMETTANT DE FOURNIR DES INFORMATIONS DE VALEUR DE FROTTEMENT À UN VÉHICULE
Zusammenfassung
(DE)
Die Erfindung betrifft ein verbessertes Verfahren zum Bereitstellen einer Reibwertinformation für einen Verkehrsflächenabschnitt (200) an ein Fahrzeug (300). Mit dem Verfahren kann eine möglichst präzise Reibwertinformation durch bestärkendes Machine-Learning erreicht werden. Das Verfahren sieht ein Bestimmen einer Reibwertprädiktion durch ein Kl-Modul (120), dem wenigstens eine dem Verkehrsflächenabschnitt (200) zuordbaren Eingangsgröße (400, 500, 600) zugeführt wird, vor. Zudem umfasst das Verfahren ein Bestimmen einer bewerteten Abweichung zwischen der Reibwertprädiktion und einer Reibwertmessung (700) für einen gemeinsamen Zeitpunkt oder Zeitabschnitt, und ein Zuführen der bestimmten bewerteten Abweichung an das Kl-Modul (120) und Anpassen der Bestimmung der Reibwertprädiktion auf Basis der bewerteten Abweichung. Ferner betrifft die Erfindung ein System (100) zum Bereitstellen einer Reibwertinformation für einen Verkehrsflächenabschnitt (200) an ein Fahrzeug (300). Verfahren und System zum Bereitstellen einer Reibwertinformation an ein Fahrzeug.
(EN)
The invention relates to an improved method for providing friction coefficient information for a road surface section (200) to a vehicle (300). By using the method, friction coefficient information which is as precise as possible can be achieved using reinforcement machine learning. In the method, a friction coefficient prediction is determined by a Kl module (120) to which at least one input variable (400, 500, 600) that can be assigned to the road surface section (200) is supplied. The method additionally has a step of determining an evaluated deviation between the friction coefficient prediction and a friction coefficient measurement (700) for a common point in time or time window, a step of supplying the determined evaluated deviation to the Kl module (120), and a step of adapting the determination of the friction coefficient prediction on the basis of the evaluated deviation. The invention additionally relates to a system (100) for providing friction coefficient information for a road surface section (200) to a vehicle (300) and to a method and a system for providing friction coefficient information to a vehicle.
(FR)
L'invention concerne un procédé amélioré permettant de fournir, à un véhicule (300), des informations de valeur de frottement pour une section de surface de circulation (200). Le procédé permet d'obtenir des informations de valeur de frottement aussi précises que possible par un apprentissage automatique renforcé. Le procédé comporte la détermination d'une prédiction de valeur de frottement par un module IA (120), auquel est alimentée au moins une grandeur d'entrée (400, 500, 600) pouvant être associée à la section de surface de circulation (200). Le procédé comprend en outre la détermination d'un écart évalué entre la prédiction de valeur de frottement et une mesure de valeur de frottement (700) pour un moment ou intervalle commun, et l'alimentation de l'écart évalué déterminé au module IA (120) et l'adaptation de la détermination de la prédiction de valeur de frottement sur la base de l'écart évalué. L'invention concerne également un système (100) permettant de fournir, à un véhicule (300), des informations de valeur de frottement pour une section de surface de circulation (200). L'invention concerne également un procédé et un système permettant de fournir des informations de valeur de frottement à un véhicule.
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