WO2026021706 - METHOD FOR DETERMINING A DEPARTURE TIME, APPARATUS FOR DETERMINING A DEPARTURE TIME, USER DEVICE, VEHICLE, SYSTEM, COMPUTER PROGRAM
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2026/021706
Publication Date
29.01.2026
International Application No.
PCT/EP2025/063265
International Filing Date
14.05.2025
Title **
[English]
METHOD FOR DETERMINING A DEPARTURE TIME, APPARATUS FOR DETERMINING A DEPARTURE TIME, USER DEVICE, VEHICLE, SYSTEM, COMPUTER PROGRAM
[French]
PROCÉDÉ DE DÉTERMINATION D'UNE HEURE DE DÉPART, APPAREIL DE DÉTERMINATION D'UNE HEURE DE DÉPART, DISPOSITIF D’UTILISATEUR, VÉHICULE, SYSTÈME, PROGRAMME INFORMATIQUE
Applicants **
BAYERISCHE MOTOREN WERKE AKTIENGESELLSCHAFT
Inventors
HOMOLA, Daniel
Priority Data
24191184.1
26.07.2024
EP
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
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| Number of Office Actions | * |
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International Searching Authority |
EPO
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| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
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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| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
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| 译文 |
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 2024 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 8126 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2155 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 2071 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 6540 |
Total:
20,916
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Abstract[English]
Embodiments relate to a method (1; 50) for determining a departure time of at least one of a user and a vehicle (30; 41; 51). The method (1; 50) includes determining (2) a probability for the departure time with a trained machine-learning model. The trained machine-learning model uses as input at least the parameters "information about a previous trip" and "a user-specific or vehicle-specific feature determined based on a personalized identifier of a user or a vehicle (30; 41; 51)". The (1; 50) method further includes determining (3) the departure time based on the determined probability.[French]
Des modes de réalisation concernent un procédé (1 ; 50) pour déterminer une heure de départ d'un utilisateur et/ou d'un véhicule (30 ; 41 ; 51). Le procédé (1 ; 50) comprend la détermination (2) d'une probabilité pour l'heure de départ avec un modèle d'apprentissage automatique entraîné. Le modèle d'apprentissage automatique entraîné utilise en tant qu'entrée au moins les paramètres « informations concernant un trajet précédent » et « une caractéristique, spécifique à l'utilisateur ou spécifique au véhicule, déterminée sur la base d'un identifiant personnalisé d'un utilisateur ou d'un véhicule (30 ; 41 ; 51) ». Le procédé (1 ; 50) comprend en outre la détermination (3) de l'heure de départ sur la base de la probabilité déterminée.