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1. (WO2018019454) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF PERMETTANT DE DÉTERMINER UN MODÈLE DE CHAUSSÉE POUR UN ENVIRONNEMENT DE VÉHICULE
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N° de publication :    WO/2018/019454    N° de la demande internationale :    PCT/EP2017/063653
Date de publication : 01.02.2018 Date de dépôt international : 06.06.2017
CIB :
B60W 40/072 (2012.01), B60W 40/107 (2012.01), B60W 40/109 (2012.01), B60W 40/114 (2012.01), G01C 21/30 (2006.01), B60W 40/04 (2006.01), G06K 9/00 (2006.01), B60W 50/00 (2006.01)
Déposants : BAYERISCHE MOTOREN WERKE AKTIENGESELLSCHAFT [DE/DE]; Petuelring 130 80809 München (DE)
Inventeurs : RAKOWSKI, Tim; (DE).
RAUCH, Sebastian; (DE)
Données relatives à la priorité :
10 2016 214 045.0 29.07.2016 DE
Titre (DE) VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM ERMITTELN EINES FAHRBAHNMODELLS FÜR EIN FAHRZEUGUMFELD
(EN) METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING A ROADWAY MODEL FOR THE SURROUNDINGS OF A VEHICLE
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF PERMETTANT DE DÉTERMINER UN MODÈLE DE CHAUSSÉE POUR UN ENVIRONNEMENT DE VÉHICULE
Abrégé : front page image
(DE)Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Ermitteln eines Fahrbahnmodells (12) mittels rekursiven Schätzens sowie ein Fahrzeug (14). Die Rekursion weist die folgenden Schritte auf:Sensorisches Erfassen von Beobachtungsdaten (2, 3), die das Umfeld des Fahrzeugs oder dessen Bewegung kennzeichnen; Erfassen von Kartendaten (4), welche das Umfeld des Fahrzeugs kennzeichnen; Generieren einer Mehrzahl verschiedener Hypothesen (9-11) für das zu ermittelnde Fahrbahnmodell gemäß einer parametrisierten Zustandsfunktion (5A), wobei jede der Hypothesen (9-11) ein mögliches Fahrbahnmodell für den aktuellen Rekursionsschritt darstellt und durch eine mittels einer entsprechenden Parametrierung erzeugten unterschiedliche Assoziation (6a, 6b) der jeweils als Eingangsgrößen der Zustandsfunktion (5a, 5b) dienenden Beobachtungsdaten (2, 3) und Kartendaten (4) gekennzeichnet ist; Schätzen eines Konfidenzwerts bezüglich eines vorbestimmten Konfidenzmaßes für jede der Hypothesen (9-11) des aktuellen Rekursionsschritts mittels eines rekursiven Schätzverfahrens unter Einbeziehung wenigstens einer Hypothese (7, 8) aus dem vorausgegangenen Rekursionsschritt als eine Eingangsgröße; Auswählen, auf Basis der geschätzten Konfidenzwerte, einer der Hypothesen (9-11) als Fahrbahnmodell (12) für das Umfeld eines Fahrzeugs (14) zum aktuellen Rekursionsschritt.
(EN)The invention relates to a method and to a device for determining a roadway model (12) by means of recursive estimation and a vehicle (14). The recursion process has the following steps: sensory acquisition of observation data (2, 3) which characterized the surroundings of the vehicle or the movement thereof; acquisition of map data (4) which characterize the surroundings of the vehicle; generation of a multiplicity of different hypotheses (9-11) for the roadway model to be determined, according to a parameterised status function (5A), wherein each of the hypotheses (9-11) represents a possible roadway model for the current recursion step and is characterized by a different Association (6a, 6b), generated by means of corresponding parameterisation, of the observation data (2, 3) and map data (4) which respectively serve as input variables of the state function (5a, 5b); estimating a confidence value relating to a predetermined confidence measure for each of the hypotheses (9-11) of the current recursion step by means of a recursive estimation method using at least one hypothesis (7, 8) from the preceding recursion step as an input variable; selecting, on the basis of the estimated confidence values, one of the hypotheses (9-11) as a roadway model (12) for the surroundings of the vehicle (14) for the current recursion step.
(FR)L'invention concerne un procédé et un dispositif permettant de déterminer un modèle de chaussée (12) au moyen d'une estimation récursive ainsi qu'un véhicule (14). La récurrence comprend les étapes suivantes : détecter par capteur des données d'observation (2, 3) qui caractérisent l'environnement du véhicule ou son déplacement ; détecter des données cartographiques (4), lesquelles caractérisent l'environnement du véhicule ; générer une pluralité d'hyphothèses (9-11) différentes pour le modèle de chaussée à déterminer selon une fonction d'état (5A) paramétrée, chacune des hypothèses (9-11) représentant un modèle de chaussée possible pour l'étape de récurrence actuelle et étant caractérisée par une association (6a, 6b) différente, générée au moyen d'un paramétrage correspondant, des données d'observation (2, 3) et données cartographiques (4) servant respectivement de grandeurs d'entrée de la fonction d'état (5a, 5b) ; estimer une valeur de confiance par rapport à une mesure de confiance prédéfinie pour chacune des hypothèses (9-11) de l'étape de récurrence actuelle au moyen d'un procédé d'estimation récursif en tenant compte d'au moins une hypothèse (7 ; 8) de l'étape de récurrence précédente en tant que grandeur d'entrée ; sélectionner, sur la base des valeurs de confiance estimées, l'une des hypothèses (9-11) en tant que modèle de chaussée (12) pour l'environnement d'un véhicule (14) à l'étape de récurrence actuelle.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : allemand (DE)
Langue de dépôt : allemand (DE)