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公开(公告)号：CN119719761A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411359683.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种用于生成用于训练至少部分自动化的车辆的基于AI的行为规划器的训练数据的方法，包括：提供在无事故事件的交通场景中的车辆轨迹，提供分别描述一个事故事件的事故事件数据元素，根据提供的无事故事件的车辆轨迹训练机器学习模型以重建无事故事件的车辆轨迹，生成用于训练行为规划器的训练数据，其方式是，对于每个事故事件数据元素：借助机器学习模型针对事故事件生成至少一个涉及事故事件的车辆的轨迹，根据生成的至少一个涉及事故事件的车辆的轨迹和“涉及事故事件的车辆的轨迹属于危急的交通场景”的信息形成用于训练行为规划器的训练数据的对应的训练数据元素。
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公开(公告)号：CN119213463A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202380040906.3
申请日：2023-04-26
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06T7/30
Abstract: 按照各种实施方式，描述了一种用于控制机器人装置的方法，该方法具有：从多个传感器中的每个传感器，接收该传感器的相应的传感器数据集；针对包含至少一个对象的对象集合的每个对象，为传感器数据集的多个不同组合中的每个组合，通过按照这些传感器数据集的组合来对这些传感器数据集进行传感器数据融合，确定该对象的位置预测；针对该对象集合的每个对象，为多对组合中的每对组合，确定按照该对组合为该对象确定的位置预测之间的距离；将所确定的距离输送到神经网络，该神经网络被训练为：根据针对这些对组合的位置预测之间的距离，确定这些位置预测的置信信息；而且在考虑该置信信息的情况下，使用这些位置预测中的一个或多个来控制机器人装置。
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公开(公告)号：CN117104244A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310586813.2
申请日：2023-05-23
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: B60W40/09 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06F18/24 , B60W30/09 , B60W30/095 , B60W30/18
Abstract: 本发明涉及一种用于对在本车辆的环境中的交通参与者的行驶行为进行分类的方法，所述方法包括：‑接收布置在本车辆的环境中的交通参与者的行驶轨迹的轨迹数据；‑求取所述交通参与者的行驶轨迹在潜在空间中的潜在空间表示；‑求取在所述潜在空间中的所述交通参与者的行驶轨迹的潜在空间表示到至少一个正常轨迹的潜在空间表示的距离；并且‑将所述交通参与者的行驶行为分类为正常行驶行为，如果在所述潜在空间中的所述距离低于预定的极限值；或者‑将所述交通参与者的行驶行为分类为异常行驶行为，如果在所述潜在空间中的所述距离高于所述预定的极限值。本发明还涉及一种用于控制本车辆的方法、一种计算单元和一种计算机程序产品。
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公开(公告)号：CN113879296A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110736140.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: B60W30/095
Abstract: 本发明涉及用于基于识别快速可运动环境对象来运行移动代理（1）的方法，尤其是用于执行避撞功能，具有下列步骤：检测（S1）移动代理（1）的环境（U）中的一个或多个可运动对象（2）的位置；根据其位置将检测到的环境对象（2）配属（S2）到一单元网格中，该单元网格相应于一具有环形地绕所述移动代理（1）延伸的单元系统的2D极坐标格网，其中，沿径向方向的单元（Z）的数量随着与移动代理（1）的距离增加而减少；经由所述单元（Z）传播（S2）配属到所述单元（Z）中的环境对象，以便针对每个单元（Z）获得径向速度数据、尤其是平均径向速度；根据径向速度数据（vrad）针对每个单元（Z）用信号传递（S5）碰撞可能性。
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公开(公告)号：CN112990253A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202011491327.5
申请日：2020-12-17
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： K·纳特罗什维利
Abstract: 公开了一种用于对来自动态场景的雷达数据进行分类的方法，所述雷达数据是通过利用至少一个探测器记录雷达辐射而获得的，所述雷达辐射由发射机发射并被至少一个对象反射，所述方法具有以下步骤：提供包含在不同时刻记录的场景的观察的雷达数据；确定所述雷达数据的在至少一个观察中与至少一个其他观察相比旋转和/或缩放了的至少一部分；确定所述旋转和/或缩放的固定点；利用所确定的固定点为原点，将所述观察的至少一部分的至少一个二维代表变换为对数极坐标；通过至少一个分类器将至少一个经过变换的二维代表映射为预给定分类的至少一个类别，所述分类器包括具有至少一个卷积层的神经网络。还公开了一种训练分类器的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120066010A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202411724671.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明提出一种用于为至少部分自动化的车辆规划轨迹的方法，具有以下步骤：提供预先训练过的机器学习模型，根据占用历史预测占用栅格(100)在接下来时间点(t0)的占用(G(t0))；借助测量数据产生占用序列；借助机器学习模型评估占用序列，以便预测占用栅格(100)在当前时间点(t0)的占用G(t0)；将预测的在当前时间点(t0)的占用(G(t0))与借助测量数据确定的占用(B(t0))进行对比，其中，根据该对比为占用信息的可靠性确定与地点相关的量度；基于可靠性为至少部分自动化的车辆规划轨迹。本发明还涉及一种用于为至少部分自动化的车辆规划轨迹的系统、一种计算机程序和一种车辆。
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公开(公告)号：CN119547116A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202380053200.0
申请日：2023-07-11
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： K·纳特罗什维利
Abstract: 本发明涉及一种用于训练机器学习算法以向多个对象检测结果中的每一个分配置信度值的方法，其中所述方法(1)具有以下步骤：提供用于训练机器学习算法的训练数据，其中所述训练数据具有多个对象检测结果a以及关于对象的基准真相信息(2)，其中所述多个对象检测结果分别表征同一对象，并且其中所述多个对象检测结果中的每一个基于根据至少两个不同传感器的传感器数据分别生成的对象检测的另一种组合。
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公开(公告)号：CN119115987A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410757570.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 根据不同的实施方式提供用于控制机器人设备的方法、控制装置、计算机程序和计算机可读的介质，方法具有：在大量训练控制状况的基础上对用于训练机器人设备的控制策略进行训练；以及针对多个控制时间点中的每个控制时间点：针对控制时间点求取关于机器人设备的周围环境的信息，通过将说明针对控制时间点所求取的信息的控制状况与训练控制状况进行比较来求取针对控制时间点所求取的信息的第一一致性度量，求取针对控制时间点所求取的信息的至少一个第二一致性度量，通过将第一一致性度量与至少一个第二一致性度量组合来求取组合后的一致性度量；以及根据组合后的一致性度量求取用于机器人设备的一个或多个控制动作。
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公开(公告)号：CN118238842A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211664839.6
申请日：2022-12-23
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 用于运行在交通交叉路口处的自动化车辆的方法和设备，所述方法包括以下步骤：借助于传感装置感测自动化车辆的环境，其中，环境包括交通交叉路口；基于所感测的环境创建环境成像，其中，环境成像包括被划分为栅格单元，其中，每个栅格单元包括占用概率和速度分布；借助于传感装置感测自动化车辆的更新环境；根据更新环境为每个栅格单元适配占用概率和速度分布；根据先前适配的占用概率和速度分布在下一个时间步长中为每个栅格单元确定预期环境的占用概率和速度分布；重复实施所述步骤，直到根据预给定的标准为每个栅格单元确定最终占用概率和最终速度分布为止；根据最终占用概率和最终速度分布为自动化车辆确定行驶策略；和根据行驶策略运行车辆。
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公开(公告)号：CN117104259A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310583629.2
申请日：2023-05-23
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: B60W60/00 , G01S17/931 , G01S17/86 , G01S13/93 , G01S13/86 , B60W30/09 , G06V20/58 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及对本车辆周围环境中的交通参与者的行驶行为分类的方法，包括接收本车辆周围环境中的交通参与者的行驶轨迹的轨迹数据，其包括行驶轨迹的位置信息；求取行驶轨迹在隐空间中的隐空间表示，行驶轨迹的隐空间表示由轨迹数据的降维表示给出；求取行驶轨迹的隐空间表示与正常轨迹在隐空间中的隐空间表示的距离，正常轨迹被分类为基于正常行驶行为的行驶轨迹；和如果行驶轨迹的隐空间表示与正常轨迹在隐空间中的隐空间表示的距离低于边界值，则将行驶行为分类为正常行驶行为；如果行驶轨迹的隐空间表示与正常轨迹在隐空间中的隐空间表示的距离超过边界值，则将行驶行为分类为异常行驶行为；和输出分类信息。本发明还涉及控制车辆的方法。
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