(DE) Computerimplementiertes Verfahren zur Umfelderkennung für ein automatisiertes Fahrsystem (AD) umfassend die Schritte Eingeben von Daten zumindest eines Sensors (S1, S2, S3) zur Umfelderkennung des Fahrsystems (AD) in ein erstes künstliches neuronales Netzwerk (MEB, MFB), das trainiert ist, aus den Daten erste Merkmale zu bestimmen und Erhalten der ersten Merkmale (V1), Eingeben und Verarbeiten der ersten Merkmale in jeweiligen zweiten künstlichen neuronalen Netzwerke (Head1 - HeadN), wobei die zweiten künstlichen neuronalen Netzwerke (Head1 - HeadN) jeweils trainiert sind, für eine von verschiedenen Erkennungsarten des automatisierten Fahrens Klassifikations-, Lokalisierungs- und/oder Prädiktionsergebnisse zu erhalten (V2) und Erhalten der Umfelderkennung basierend auf den Ergebnissen der zweiten künstlichen neuronalen Netzwerke (Head1 - HeadN), wobei basierend auf der Umfelderkennung Regel- und/oder Steuersignale für das Fahrsystem (AD) bestimmt werden (V3).
(EN) The invention relates to a computer-implemented method for environment detection for an automated driving system (AD), comprising the steps of: inputting data from at least one sensor (S1, S2, S3) for detecting the environment of the driving system (AD) into a first artificial neural network (MEB, MFB) which is trained to determine first features from the data, and obtaining the first features (V1); inputting and processing the first features in respective second artificial neural networks (Head1 - HeadN), wherein the second artificial neural networks (Head1 - HeadN) are each trained to obtain classification results, localisation results and/or prediction results for one of various detection modes of the automated driving process (V2); and obtaining the environment detection on the basis of the results from the second artificial neural networks (Head1 - HeadN), wherein closed-loop and/or open-loop control signals are determined for the driving system (AD) on the basis of the environment detection (V3).
(FR) L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour la détection d'environnement pour un système de conduite automatisée (AD) qui comprend les étapes consistant à : entrer des données d'au moins un capteur (S1, S2, S3) pour détecter l'environnement du système de conduite (AD) dans un réseau de neurones artificiels (MEB, MFB) qui est entraîné pour déterminer des premières caractéristiques à partir des données, et obtenir les premières caractéristiques (V1) ; entrer et traiter les premières caractéristiques dans des deuxièmes réseaux de neurones artificiels respectifs (Head1 - HeadN), ces deuxièmes réseaux de neurones artificiels respectifs (Head1 - HeadN) étant respectivement entraînés pour obtenir des résultats de classification, des résultats de localisation et/ou des résultats de prédiction pour un mode parmi plusieurs modes de détection du processus de conduite automatisée (V2) ; et obtenir la détection de l'environnement sur la base des résultats obtenus à partir des deuxièmes réseaux de neurones artificiels (Head1 - HeadN), des signaux de régulation et/ou de commande étant déterminés pour le système de conduite automatisée (AD) sur la base de la détection de l'environnement (V3).
