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Title |
TI |
[DE] Verfahren und System zur Identifikation von repräsentativen Streckenabschnitten |
| 71/73 |
Applicant/owner |
PA |
Dr. Ing. h.c. F. Porsche Aktiengesellschaft, 70435, Stuttgart, DE
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| 72 |
Inventor |
IN |
Gorhan, Nora, 76137, Karlsruhe, DE
;
Sohn, Tin Stribor, 71229, Leonberg, DE
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| 22/96 |
Application date |
AD |
Oct 25, 2023 |
| 21 |
Application number |
AN |
102023129397 |
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Country of application |
AC |
DE |
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Publication date |
PUB |
Apr 30, 2025 |
33
31
32 |
Priority data |
PRC
PRN
PRD |
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| 51 |
IPC main class |
ICM |
B60W 40/06
(2012.01)
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| 51 |
IPC secondary class |
ICS |
B60W 40/02
(2006.01)
G01C 21/30
(2006.01)
G01C 7/04
(2006.01)
G01M 17/00
(2006.01)
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IPC additional class |
ICA |
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IPC index class |
ICI |
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Cooperative patent classification |
CPC |
G01C 21/3807
G01C 21/3833
G01M 17/06
G06F 11/3668
G06N 3/00
G06V 10/80
G06V 10/82
G06V 20/56
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MCD main class |
MCM |
B60W 40/06
(2012.01)
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MCD secondary class |
MCS |
B60W 40/02
(2006.01)
G01C 21/30
(2006.01)
G01C 7/04
(2006.01)
G01M 17/00
(2006.01)
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MCD additional class |
MCA |
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| 57 |
Abstract |
AB |
[DE] Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Identifikation von repräsentativen Streckenabschnitten (S1, S2, ..., Sn) für das Testen von Fahrerassistenzfunktionen und/oder Fahrfunktionen, umfassend die folgenden Verfahrensschritte:- Aufnehmen von Sensordaten (250) durch mindestens einen Sensor einer Sensoreinrichtung eines Fahrzeugs (200) beim Befahren einer Vielzahl von Fahrstrecken mit Streckenabschnitten (S1, S2, ..., Sn);- Erzeugen eines Datensatzes (350) für jeden Streckenabschnitt (Sj) durch Datenfusion der verschiedenen Sensordaten (250) und weiterer Daten (270) wie Kartendaten;- Extrahieren von Szenarioattributen (A1, A2, ..., An) aus jedem Datensatz (350) eines Streckenabschnitts (Sj);- Transformieren der Szenarioattribute (A1, A2, ..., An) eines Streckenabschnitts (Sj) in einen mehrdimensionalen Streckenabschnittsvektor (585);- Trainieren eines Embeddings (590) mit einem neuronalen Netzwerk (570) durch Einbetten der Streckenabschnittsvektoren (585) in einen mehrdimensionalen Vektorraum (580) nach dem Grad ihrer Ähnlichkeit;- Analysieren der Cluster in dem Embedding (590) durch Clustering-Algorithmen, um ähnliche Streckenabschnitte (Si, Sj) zu identifizieren;- Erzeugen von Ausgabedaten (750) bezüglich der Häufigkeit von Straßenabschnitten (S1, S2, ..., Sn) mit bestimmten Szenarioattributen (A1, A2, ..., An). |
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Cited documents identified in the search |
CT |
DE102021203057A1
DE102021203440A1
DE102022107845A1
US020230237378A1
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Cited documents indicated by the applicant |
CT |
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Cited non-patent literature identified in the search |
CTNP |
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Cited non-patent literature indicated by the applicant |
CTNP |
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Citing documents |
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Determine documents
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Sequence listings |
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Search file IPC |
ICP |
B60W 40/02
B60W 40/06
G01M 17/00
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