[发明专利]用于车辆的依赖于情况的决策在审
| 申请号： | 201880016814.0 | 申请日： | 2018-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN110382303A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 斯特凡·埃尔泽;迈克尔·沃尔特 | 申请（专利权）人： | ZF腓德烈斯哈芬股份公司 |
| 主分类号： | B60R21/0134 | 分类号： | B60R21/0134 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 潘小军;李骥 |
| 地址： | 德国腓德*** | 国省代码： | 德国;DE |
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| 摘要： | 一种用于确定车辆动作的评估装置，其中，该评估装置被实施为将车辆环境的数据馈送到人工神经网络，该人工神经网络的输出是车辆动作，其中，人工神经网络被实施为依赖于此数据预先确定事故情况，针对此事故情况对依赖于模拟的车辆动作所计算出的人员损伤和/或物品损伤的损伤函数进行评估，并且确定使得在此事故情况中损伤函数的结果最小的车辆动作。此外，本发明涉及用于获得依赖于人员损伤和/或物品损伤的损伤函数的计算机程序产品；用于培训人工神经网络的方法，该方法通过强化学习将损伤函数最小化；用于在事故情况中依赖于情况进行决策的针对车辆控制的系统；和带有根据本发明的系统或人工神经网络的驾驶员辅助系统。 | ||
| 搜索关键词： | 人工神经网络 损伤 评估装置 人员损伤 物品损伤 该人工神经网络 计算机程序产品 驾驶员辅助系统 车辆环境 车辆控制 强化学习 预先确定 最小化 决策 输出 评估 培训 | ||
【主权项】：
1.用于确定车辆动作(20)的评估装置(10)，其中，‑所述评估装置(10)被实施为：将车辆环境的数据(30)馈送到人工神经网络(11)，所述人工神经网络(11)的输出是车辆动作(20)，其中，‑所述人工神经网络(11)被实施为：·依赖于所述数据(30)预先确定事故情况(32)，·针对所述事故情况(32)，对依赖于模拟的车辆动作(20)所计算出的人员损伤和/或物品损伤的损伤函数(13)进行评估，以及·确定使得在所述事故情况(32)中所述损伤函数(13)的结果最小的车辆动作(20)。
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