WO2026046614 - PRÄDIKTIVE KONTEXTUELLE VERHALTENSMODELLIERUNG VON VERKEHRSTEILNEHMERN
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2026/046614
Publication Date
05.03.2026
International Application No.
PCT/EP2025/071667
International Filing Date
28.07.2025
Title **
[German]
PRÄDIKTIVE KONTEXTUELLE VERHALTENSMODELLIERUNG VON VERKEHRSTEILNEHMERN
[English]
PREDICTIVE CONTEXTUAL BEHAVIOR MODELING OF ROAD USERS
[French]
MODÉLISATION COMPORTEMENTALE CONTEXTUELLE PRÉDICTIVE D'USAGERS DE LA ROUTE
Applicants **
BAYERISCHE MOTOREN WERKE AKTIENGESELLSCHAFT
Inventors
AL-ANI, Bashar
Priority Data
102024124317.1
26.08.2024
DE
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
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Change of Applicant's Name and Address
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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 | 1880 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 8180 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2020 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 1743 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 4740 |
Total:
18,563
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Abstract[German]
Die Erfindung betrifft ein System für ein Fahrzeug (0), aufweisend ein Rechenmodul (1) mit einem neuronalen Netz und eine Eingangsdatenschnittstelle (3) ausgeführt zum Bereitstellen von vergangenen Bewegungen weiterer Verkehrsteilnehmer und aktueller Sensordaten, wobei ein erstes (5) und ein zweites (7) Subnetzwerk eine ortsbezogene bzw. eine zeitbezogene Vorhersage des zukünftigen Verhaltens weiterer Verkehrsteilnehmer treffen, und die Eingangsdatenschnittstelle (3) bestärkendes Lernen unter Zuhilfenahme einer Anomaliedetektionseinheit (9) zur Anpassung von Gewichtungen eines Maschinenlern-Aufmerksamkeitsmechanismus ausführt.[English]
The invention relates to a system for a vehicle (0), comprising a computing module (1) having a neural network and an input data interface (3) designed to provide past movements of other road users and current sensor data, wherein a first (5) and a second (7) sub-network make a location-related or a time-related prediction of the future behavior of other road users, and the input data interface (3) carries out reinforcement learning with the aid of an anomaly detection unit (9) for adapting weightings of a machine learning attention mechanism.[French]
L'invention concerne un système pour un véhicule (0), comprenant un module de calcul (1) ayant un réseau neuronal et une interface de données d'entrée (3) conçue pour fournir des mouvements passés d'autres usagers de la route et des données de capteur actuelles, ainsi qu'un premier (5) et un second (7) sous-réseau effectuant une prédiction liée à l'emplacement ou liée au temps du comportement futur d'autres usagers de la route, l'interface de données d'entrée (3) effectuant un apprentissage par renforcement à l'aide d'une unité de détection d'anomalie (9) pour adapter des pondérations d'un mécanisme d'attention à apprentissage automatique.