申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司

申请日：2020-01-23

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN111469852B

主分类号：B60W40/04

分类号：B60W40/04;B60W30/16;B60W50/00

优先权：["20190124 DE 102019200828.3"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2022.02.18#实质审查的生效;2020.07.31#公开

摘要：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。

主权项：1.一种用于为机动车的驾驶员辅助系统的辅助功能或机动车的驾驶系统的自动化驾驶功能进行主对象选择的方法，其中，所述驾驶员辅助系统或所述驾驶系统包括至少一个传感器10，所述至少一个传感器用于检测所述机动车的交通环境，其中，所述驾驶员辅助系统或所述驾驶系统包括对象选择分支20，22，所述对象选择分支包括基于规则的第一对象选择分支20并且包括第二对象选择分支，所述基于规则的第一对象选择分支用于选择用于所述辅助功能或所述自动化驾驶功能的主对象，其中，所述第二对象选择分支包括人工神经网络22，所述人工神经网络用于选择用于所述辅助功能或所述自动化驾驶功能的主对象，其中，所述方法包括以下步骤：将所述至少一个传感器10的传感器数据12聚合成一个或多个对象数据组16；在所述人工神经网络22的训练数据方面对由所聚合的对象数据组16表示的交通情况的新奇性进行评估；在所述驾驶员辅助系统或所述驾驶系统的所述对象选择分支20，22之间进行切换，其中，如果所述交通情况的新奇性超过阈值s，则使用基于规则的对象选择分支20。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 罗伯特·博世有限公司 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

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