WO2025021820 - VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM PRÄDIZIEREN VON FAHRZEUGEREIGNISSEN IN EINEM FAHRZEUG BASIEREND AUF ZURÜCKLIEGENDEN FAHRZEUGEREIGNISSEN MITHILFE VON MACHINE-LEARNING
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2025/021820
Publication Date
30.01.2025
International Application No.
PCT/EP2024/070901
International Filing Date
23.07.2024
Title **
[German]
VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM PRÄDIZIEREN VON FAHRZEUGEREIGNISSEN IN EINEM FAHRZEUG BASIEREND AUF ZURÜCKLIEGENDEN FAHRZEUGEREIGNISSEN MITHILFE VON MACHINE-LEARNING
[English]
METHOD AND DEVICE FOR PREDICTING VEHICLE EVENTS IN A VEHICLE BASED ON PAST VEHICLE EVENTS WITH THE AID OF MACHINE LEARNING
[French]
PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE PRÉDICTION D'ÉVÉNEMENTS DE VÉHICULE DANS UN VÉHICULE SUR LA BASE D'ÉVÉNEMENTS PASSÉS DE VÉHICULE À L'AIDE D'UN APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Applicants **
ROBERT BOSCH GMBH
Inventors
SOBOTTA, Benjamin
NONNENMACHER, Achim
Priority Data
102023207210.6
27.07.2023
DE
Application details
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EPO
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 1908 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 8163 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2047 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 1809 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 5340 |
Total:
19,267
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Abstract[German]
Die Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Verfahren zum Prädizieren eines wahrscheinlich auftretenden Fahrzeugereignisses in einem Fahrzeug, mit folgenden Schritten: - Erfassen (S1) von Fahrzeugereignissen (F1 … Fn) in einer zeitlichen Abfolge während der Lebensdauer des Fahrzeugs (1); - Erstellen (S2) einer zeitlichen Abfolge von Eingangsvektoren (E) basierend auf der zeitlichen Abfolge der Fahrzeugereignisse (F1 … Fn), in denen die erfassten Fahrzeugereignisse codiert sind; - Bereitstellen eines rekurrenten datenbasierten Prädiktionsmodells (31), das trainiert ist, um die zeitliche Abfolge von Eingangsvektoren (E) einem in einem nächsten Zeitschritt auftretenden Fahrzeugereignis (Fn+1 …) zuzuordnen; - Auswerten (S3, S4) des rekurrenten datenbasierten Prädiktionsmodells (31) abhängig von der erstellten Abfolge von Eingangsvektoren (E), um für eine vorgegebene Anzahl von während künftiger Zeitschritten auftretender Fahrzeugereignisse (Fn+1 …) zu bestimmen; und - Signalisieren (S5) eines kritischen Ereignisses, wenn ein oder mehrere Fahrzeugereignisse in der Anzahl von während künftiger Zeitschritten auftretender Fahrzeugereignissen (Fn+1 …) einem Ereigniskriterium entspricht.[English]
The invention relates to a computer-implemented method for predicting a vehicle event that is likely to occur in a vehicle, said method comprising the following steps: - recording (S1) vehicle events (F1 ... Fn) in a temporal sequence during the service life of the vehicle (1); - based on the temporal sequence of vehicle events (F1 ... Fn), creating (S2) a temporal sequence of input vectors (E) in which the recorded vehicle events are encoded; - providing a recurrent data-based prediction model (31) that is trained to assign the temporal sequence of input vectors (E) to a vehicle event (Fn+1 ...) occurring in a next time step; - evaluating (S3, S4) the recurrent data-based prediction model (31) depending on the created sequence of input vectors (E) in order to determine a predefined number of vehicle events (Fn+1 ...) occurring during future time steps; and - signalling (S5) a critical event if one or more vehicle events in the number of vehicle events occurring during future time steps (Fn+1 ...) meet an event criterion.[French]
L'invention concerne un procédé implémenté par ordinateur pour prédire un événement de véhicule qui est susceptible de se produire dans un véhicule, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - enregistrer (S1) des événements de véhicule (F1... Fn) dans une séquence temporelle pendant la durée de vie du véhicule (1) ; - sur la base de la séquence temporelle d'événements de véhicule (F1... Fn), créer (S2) une séquence temporelle de vecteurs d'entrée (E) dans laquelle les événements de véhicule enregistrés sont codés ; - fournir un modèle de prédiction basé sur des données récurrentes (31) qui est entraîné pour attribuer la séquence temporelle de vecteurs d'entrée (E) à un événement de véhicule (Fn +1...) se produisant dans une étape temporelle suivante ; - évaluer (S3, S4) le modèle de prédiction basé sur des données récurrentes (31) en fonction de la séquence créée de vecteurs d'entrée (E) afin de déterminer un nombre prédéfini d'événements de véhicule (Fn +1...) se produisant pendant des étapes temporelles futures ; et - signaler (S5) un événement critique si un ou plusieurs événements de véhicule dans le nombre d'événements de véhicule se produisant pendant des étapes temporelles futures (Fn +1...) satisfont un critère d'événement.