WO2024213290 - VERFAHREN UND FAHRASSISTENZEINRICHTUNG FÜR EINE BELEGUNGSGITTERBASIERTE PRÄDIKTIVE UNTERSTÜTZUNG EINER AUTOMATISCHEN FAHRZEUGSTEUERUNG UND ENTSPRECHEND EINGERICHTETES KRAFTFAHRZEUG
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/213290
Publication Date
17.10.2024
International Application No.
PCT/EP2024/053385
International Filing Date
09.02.2024
Title **
[German]
VERFAHREN UND FAHRASSISTENZEINRICHTUNG FÜR EINE BELEGUNGSGITTERBASIERTE PRÄDIKTIVE UNTERSTÜTZUNG EINER AUTOMATISCHEN FAHRZEUGSTEUERUNG UND ENTSPRECHEND EINGERICHTETES KRAFTFAHRZEUG
[English]
METHOD AND DRIVING ASSISTANCE DEVICE FOR OCCUPANCY-GRID-BASED PREDICTIVE SUPPORT FOR AN AUTOMATIC VEHICLE CONTROL, AND CORRESPONDINGLY CONFIGURED MOTOR VEHICLE
[French]
PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'AIDE À LA CONDUITE POUR UN SUPPORT PRÉDICTIF BASÉ SUR UN RÉSEAU D'OCCUPATION POUR UNE COMMANDE DE VÉHICULE AUTOMATIQUE, ET VÉHICULE À MOTEUR CONFIGURÉ DE MANIÈRE CORRESPONDANTE
Applicants **
BAYERISCHE MOTOREN WERKE AKTIENGESELLSCHAFT
Petuelring 130
80809 München, DE
Inventors
KURR, Jonas
Silberdistel Straße 53c
80689 München, DE
PACHE, Fabian
Ludwig-Krafft-Str. 4
81371 München, DE
Priority Data
102023109042.9
11.04.2023
DE
Application details
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International Searching Authority |
EPO
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Chapter I
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 939 | |
| EPO | Filing, Examination | 4684 | |
| Japan | Filing | 530 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 2635 |
Total: 9363 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[German]
Die Erfindung betrifft ein Verfahren (10) und eine Fahrassistenzeinrichtung (4) zum Unterstützen einer Steuerung eines Kraftfahrzeugs (1) sowie ein entsprechend eingerichtetes Kraftfahrzeug (1). In dem Verfahren (10) werden Umgebungsdaten sowie Fahrzeugdaten und Positionsdaten des Kraftfahrzeugs (1) durch ein Modell des maschinellen Lernens (6, 7) verarbeitet, das dazu trainiert ist, basierend darauf in einem Belegungsgitter (8) zellenweise den zukünftigen Bewegungszustand des Kraftfahrzeugs (1) zu prädizieren. Es wird dann anhand eines Outputs des Modells (6, 7) eine Abweichung ermittelt zwischen zumindest der zuletzt für die von dem Kraftfahrzeug (1) belegte Zelle (9) ausgegebenen Prädiktion und dem aktuellen Bewegungszustand des Kraftfahrzeugs (1) und/oder zwischen wenigstens einer zuletzt ausgegebenen Prädiktion und einer korrespondierenden früheren Prädiktion. Basierend auf der ermittelten Abweichung wird dann automatisch über eine Maßnahme für die automatische Steuerung des Kraftfahrzeugs (1) entschieden.[English]
The invention relates to a method (10) and to a driving assistance device (4) for supporting control of a motor vehicle (1), and to a correspondingly configured motor vehicle (1). In the method (10), environmental data and position data of the motor vehicle (1) are processed by a machine learning model (6, 7) which is trained to predict, on the basis of said data, the future movement state of the motor vehicle (1) cell-wise in an occupancy grid (8). Then, using an output of the model (6, 7), a deviation is determined between at least the most recent prediction which was output for the cell (9) occupied by the motor vehicle (1) and the current movement state of the motor vehicle (1) and/or between at least a most recently output prediction and a corresponding earlier prediction. On the basis of the determined deviation, a decision is automatically made about a measure for the automatic control of the motor vehicle (1).[French]
L'invention concerne un procédé (10) et un dispositif d'aide à la conduite (4) pour supporter la commande d'un véhicule à moteur (1), ainsi qu'un véhicule à moteur (1) configuré de manière correspondante. Dans le procédé (10), des données environnementales et des données de position du véhicule à moteur (1) sont traitées par un modèle d'apprentissage automatique (6, 7) qui est entraîné pour prédire, sur la base desdites données, l'état de mouvement futur du véhicule à moteur (1) dans le sens des cellules dans un réseau d'occupation (8). Ensuite, à l'aide d'une sortie du modèle (6, 7), un écart est déterminé entre au moins la prédiction la plus récente qui a été délivrée pour la cellule (9) occupée par le véhicule à moteur (1) et l'état de mouvement actuel du véhicule à moteur (1) et/ou entre au moins une prédiction délivrée la plus récemment et une prédiction antérieure correspondante. Sur la base de l'écart déterminé, une décision est prise automatiquement sur une mesure pour la commande automatique du véhicule automobile (1).