[发明专利]用于运行具有至少一个用于检测自主车辆环境的环境传感器的自主车辆的驾驶员辅助系统的方法、计算机可读介质、系统和车辆

权利要求书

1.一种用于运行自主车辆的驾驶员辅助系统的方法，所述自主车辆具有至少一个用于检测自主车辆环境的环境传感器，所述方法包括：

-借助所述至少一个环境传感器在自主车辆环境中检测多个车辆的运动；

-借助检测到的相应车辆的运动生成运动模型，该运动模型包括相应车辆之间的运动以及在相应车辆与自主车辆之间的运动；

-借助机器学习方法基于所生成的运动模型确定交通状况和正确分类交通状况的概率，

其中，借助机器学习方法学习所生成的运动模型的一个或多个对于交通状况而言表征性的运动特征，并且

借助机器学习方法基于运动模型的经学习的表征性特征确定交通状况和正确分类交通状况的概率；以及

使自主车辆的驾驶员辅助系统适应于特定的交通状况。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，运动包括车辆的至少一个位置、速度以及正加速度或负加速度。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，使自主车辆的驾驶员辅助系统在自主车辆的如下位置之前适应于特定的交通状况，在该位置处自主车辆的驾驶员辅助系统实施关于所述交通状况的操纵。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述交通状况通过运动模型的一个或多个表征性特征来说明。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述运动模型的表征性特征是环境中的两个或更多车辆之间和/或环境中的车辆与自主车辆之间的距离、距离变化、加速度变化、位置变化和/或速度变化。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，借助检测到的相应车辆的运动生成运动模型包括训练机器学习方法；以及借助经过训练的机器学习方法基于所生成的运动模型确定交通状况和正确分类交通状况的概率。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述机器学习方法是递归神经网络，并且该递归神经网络包含多个长短期存储单元。

8.用于运行自主车辆的驾驶员辅助系统的计算机可读介质，所述自主车辆具有至少一个用于检测自主车辆环境的环境传感器，该计算机可读介质包括指令，当在计算机或控制器上执行该指令时，该指令使计算机或控制器实施根据权利要求1至7中任一项所述的方法。

9.用于运行自主车辆的驾驶员辅助系统的系统，所述自主车辆具有至少一个用于检测自主车辆环境的环境传感器，所述系统构造用于实施根据权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.车辆，包括根据权利要求9所述的用于运行自主车辆的驾驶员辅助系统的系统，所述自主车辆具有至少一个用于检测自主车辆环境的环境传感器。