JP7323548B2 - 自動車の環境情報を融合させるためのフュージョンシステム - Google Patents
自動車の環境情報を融合させるためのフュージョンシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7323548B2 JP7323548B2 JP2020552277A JP2020552277A JP7323548B2 JP 7323548 B2 JP7323548 B2 JP 7323548B2 JP 2020552277 A JP2020552277 A JP 2020552277A JP 2020552277 A JP2020552277 A JP 2020552277A JP 7323548 B2 JP7323548 B2 JP 7323548B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fusion
- environmental
- environmental information
- fused
- variables
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R16/00—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
- B60R16/02—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
- B60R16/023—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for transmission of signals between vehicle parts or subsystems
- B60R16/0231—Circuits relating to the driving or the functioning of the vehicle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/0098—Details of control systems ensuring comfort, safety or stability not otherwise provided for
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/25—Fusion techniques
- G06F18/251—Fusion techniques of input or preprocessed data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
- G06V10/449—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters
- G06V10/451—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters with interaction between the filter responses, e.g. cortical complex cells
- G06V10/454—Integrating the filters into a hierarchical structure, e.g. convolutional neural networks [CNN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/80—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level
- G06V10/803—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of input or preprocessed data
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0043—Signal treatments, identification of variables or parameters, parameter estimation or state estimation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Transportation (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
なお、本願は、特許請求の範囲に記載の発明に関するものであるが、他の態様として以下の構成も包含し得る:
1.
自動車用のフュージョンシステムにおいて、
・前記フュージョンシステムは、
・少なくとも2つの環境センサ(U1,U2)と、
・これらの環境センサ(U1,U2)の環境情報を融合させるための、これらの環境センサ(U1,U2)に結合された1つのニューラルネットワーク(PV)と、
・これらの環境センサ(U1,U2)の環境情報を融合させるための1つのフュージョン装置(FE)と、
・このフュージョン装置(FE)と前記ニューラルネットワーク(PV)とに結合された制御装置(AV)とを有し、
・前記制御装置(AV)は、前記フュージョン装置(FE)によって融合された環境情報(vm)に依存して、前記ニューラルネットワーク(PV)によって融合された環境情報(pm)を適合し、
・当該適合された環境情報(ai)を前記自動車の運転者支援システム(FAS)に提供するように構成されている当該フュージョンシステム。
2.
前記フュージョンシステムは、前記フュージョン装置(FE)に結合された1つのプロトコル装置(LV)を有し、このプロトコル装置(LV)は、前記フュージョン装置(FE)によって提供された、結合された環境情報(vm)に対して、運転状況に関する環境に対して固有である少なくとも1つの状況変数を記憶するように、及び/又は状況変数に依存して決定され、融合に対する1つの環境センサの影響に対して固有の少なくとも1つの影響変数(g1,g2)を記憶するように構成されている上記1に記載のフュージョンシステム。
3.
前記フュージョン装置(FE)は、
・運転状況に関する環境に対して固有である状況変数を受け取り、
・前記状況変数に依存して、融合に対する1つの環境センサの影響に対して固有の少なくとも1つの影響変数(g1,g2)を決定し、
・前記影響変数(g1,g2)に依存して、複数の前記環境センサ(U1,U2)の環境情報を融合させ、
・当該融合された環境情報(vm)を前記自動車に備えられた運転者支援システム(FAS)に提供するように構成されている上記1又は2に記載のフュージョンシステム。
4.
前記フュージョン装置(FE)は、状況変数と少なくとも1つの環境センサ(U1,U2)の機能特性との間の関係に依存して影響変数(g1,g2)を決定するように構成されている上記1~3のいずれか1つに記載のフュージョンシステム。
5.
前記フュージョン装置(FE)は、融合された環境情報(vm)を前記運転者支援システム(FAS)に提供する前に補助変数に依存して解釈するように構成されている上記1~4のいずれか1つに記載のフュージョンシステム。
6.
前記フュージョン装置(FE)は、前記環境センサ(U1,U2)によって検出された1つの物体の移動に依存して、当該融合された環境情報(vm)を補助変数として解釈するように構成されている上記5に記載のフュージョンシステム。
7.
前記フュージョン装置(FE)は、前記環境センサ(U1,U2)によって検出された物体の挙動モデルに依存して、当該融合された環境情報(vm)を補助変数として解釈するように構成されている上記5又は6に記載のフュージョンシステム。
8.
前記フュージョン装置(FE)は、交通規則に依存して、当該融合された環境情報(vm)を補助変数として解釈するように構成されている上記5、6又は7に記載のフュージョンシステム。
U2 環境センサ
FE フュージョン装置
G センサ
H 補助変数記憶装置
FAS 運転者支援システム
PV ニューラルネットワーク
LV プロトコル装置
AV 制御装置
Claims (7)
- 自動車用のフュージョンシステムにおいて、
・前記フュージョンシステムは、
・少なくとも2つの環境センサ(U1,U2)と、
・これらの環境センサ(U1,U2)の環境情報を融合させるための、これらの環境センサ(U1,U2)に結合された1つのニューラルネットワーク(PV)と、
・これらの環境センサ(U1,U2)の環境情報を融合させるための1つのフュージョン装置(FE)と、
・このフュージョン装置(FE)と前記ニューラルネットワーク(PV)とに結合された制御装置(AV)とを有し、
・前記制御装置(AV)は、前記フュージョン装置(FE)によって融合された環境情報(vm)に依存して、前記ニューラルネットワーク(PV)によって融合された環境情報(pm)を適合し、
・当該適合された環境情報(ai)を前記自動車の運転者支援システム(FAS)に提供するように構成されている当該フュージョンシステム。 - 前記フュージョン装置(FE)は、
・運転状況に関する環境に対して固有である状況変数を受け取り、
・前記状況変数に依存して、融合に対する1つの環境センサの影響に対して固有の少なくとも1つの影響変数(g1,g2)を決定し、
・前記影響変数(g1,g2)に依存して、複数の前記環境センサ(U1,U2)の環境情報を融合させ、
・当該融合された環境情報(vm)を前記自動車に備えられた運転者支援システム(FAS)に提供するように構成されている請求項1に記載のフュージョンシステム。 - 前記フュージョンシステムは、前記フュージョン装置(FE)に結合された1つのプロトコル装置(LV)を有し、このプロトコル装置(LV)は、前記フュージョン装置(FE)によって提供された、結合された環境情報(vm)に対して、運転状況に関する環境に対して固有である少なくとも1つの前記状況変数を記憶するように、及び/又は前記状況変数に依存して決定され、融合に対する1つの前記環境センサの影響に対して固有の少なくとも1つの前記影響変数(g1,g2)を記憶するように構成されている請求項2に記載のフュージョンシステム。
- 前記フュージョン装置(FE)は、状況変数と少なくとも1つの環境センサ(U1,U2)の機能特性との間の関係に依存して影響変数(g1,g2)を決定するように構成されている請求項1~3のいずれか1項に記載のフュージョンシステム。
- 前記フュージョン装置(FE)は、当該運転者支援システム(FAS)への提供前に、当該融合された環境情報(vm)を補助変数に依存して解釈するように構成されていて、
前記補助変数は、前記環境センサ(U1,U2)によって検出された1つの物体の移動である請求項1~4のいずれか1項に記載のフュージョンシステム。 - 前記フュージョン装置(FE)は、当該運転者支援システム(FAS)への提供前に、当該融合された環境情報(vm)を補助変数に依存して解釈するように構成されていて、
前記補助変数は、前記環境センサ(U1,U2)によって検出された物体の挙動モデルである請求項1~5のいずれか1項に記載のフュージョンシステム。 - 前記フュージョン装置(FE)は、当該運転者支援システム(FAS)への提供前に、当該融合された環境情報(vm)を補助変数に依存して解釈するように構成されていて、
前記補助変数は、交通規則である請求項1~6のいずれか1項に記載のフュージョンシステム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102018205248.4A DE102018205248A1 (de) | 2018-04-09 | 2018-04-09 | Fusionssystem zur Fusion von Umfeldinformation für ein Kraftfahrzeug |
DE102018205248.4 | 2018-04-09 | ||
PCT/DE2019/100303 WO2019196986A1 (de) | 2018-04-09 | 2019-04-02 | Fusionssystem zur fusion von umfeldinformation für ein kraftfahrzeug |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021519462A JP2021519462A (ja) | 2021-08-10 |
JP7323548B2 true JP7323548B2 (ja) | 2023-08-08 |
Family
ID=66323620
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020552277A Active JP7323548B2 (ja) | 2018-04-09 | 2019-04-02 | 自動車の環境情報を融合させるためのフュージョンシステム |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11836987B2 (ja) |
JP (1) | JP7323548B2 (ja) |
KR (1) | KR102467969B1 (ja) |
CN (1) | CN111801681A (ja) |
DE (1) | DE102018205248A1 (ja) |
WO (1) | WO2019196986A1 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102020110730A1 (de) | 2020-04-21 | 2021-10-21 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zur Erhöhung der Verfügbarkeit einer automatisierten Fahrfunktion oder eines Fahrerassistenzsystems |
CN114866184B (zh) * | 2022-03-07 | 2024-01-16 | 笔特科技(深圳)有限公司 | 通信与传感信号一体融合方法、分解方法及相关装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009282783A (ja) | 2008-05-22 | 2009-12-03 | Fuji Heavy Ind Ltd | リスク融合認識システム |
JP2017513162A (ja) | 2014-03-20 | 2017-05-25 | ローベルト ボツシユ ゲゼルシヤフト ミツト ベシユレンクテル ハフツングRobert Bosch Gmbh | 車両を運転するための方法と装置 |
WO2017122784A1 (en) | 2016-01-14 | 2017-07-20 | Preferred Networks, Inc. | Time series data adaptation and sensor fusion systems, methods, and apparatus |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE4100500A1 (de) | 1991-01-10 | 1992-07-16 | Bodenseewerk Geraetetech | Signalverarbeitungsanordnung zur klassifizierung von objekten aufgrund der signale von sensoren |
DE102007002562A1 (de) * | 2007-01-17 | 2008-07-24 | Audi Ag | Verfahren und Vorrichtung zur dynamischen Klassifikation von Objekten und/oder Verkehrssituationen |
DE102009006113B4 (de) * | 2008-03-03 | 2019-03-28 | Volkswagen Ag | Vorrichtung und Verfahren zur Sensorfusion mit dynamischen Objekten |
CN103256939B (zh) * | 2013-04-15 | 2015-09-23 | 李德毅 | 智能车辆利用变粒度路权雷达图进行信息融合的方法 |
US10328932B2 (en) * | 2014-06-02 | 2019-06-25 | Magna Electronics Inc. | Parking assist system with annotated map generation |
DE102015210881A1 (de) * | 2015-06-15 | 2016-12-15 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung von Position und/oder Orientierung eines Fahrzeugs |
DE102017006599A1 (de) * | 2017-07-12 | 2018-03-01 | Daimler Ag | Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugs |
US10395144B2 (en) * | 2017-07-24 | 2019-08-27 | GM Global Technology Operations LLC | Deeply integrated fusion architecture for automated driving systems |
US11050162B2 (en) * | 2017-12-02 | 2021-06-29 | Metawave Corporation | Method and apparatus for object detection with integrated environmental information |
US11500099B2 (en) * | 2018-03-14 | 2022-11-15 | Uatc, Llc | Three-dimensional object detection |
-
2018
- 2018-04-09 DE DE102018205248.4A patent/DE102018205248A1/de active Granted
-
2019
- 2019-04-02 KR KR1020207025411A patent/KR102467969B1/ko active IP Right Grant
- 2019-04-02 CN CN201980016872.8A patent/CN111801681A/zh active Pending
- 2019-04-02 US US17/046,041 patent/US11836987B2/en active Active
- 2019-04-02 WO PCT/DE2019/100303 patent/WO2019196986A1/de active Application Filing
- 2019-04-02 JP JP2020552277A patent/JP7323548B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009282783A (ja) | 2008-05-22 | 2009-12-03 | Fuji Heavy Ind Ltd | リスク融合認識システム |
JP2017513162A (ja) | 2014-03-20 | 2017-05-25 | ローベルト ボツシユ ゲゼルシヤフト ミツト ベシユレンクテル ハフツングRobert Bosch Gmbh | 車両を運転するための方法と装置 |
WO2017122784A1 (en) | 2016-01-14 | 2017-07-20 | Preferred Networks, Inc. | Time series data adaptation and sensor fusion systems, methods, and apparatus |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021519462A (ja) | 2021-08-10 |
KR20200116495A (ko) | 2020-10-12 |
DE102018205248A1 (de) | 2019-10-10 |
US11836987B2 (en) | 2023-12-05 |
CN111801681A (zh) | 2020-10-20 |
WO2019196986A1 (de) | 2019-10-17 |
US20210370959A1 (en) | 2021-12-02 |
KR102467969B1 (ko) | 2022-11-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111434554B (zh) | 基于乘客和环境感知驾驶风格简档来控制自主车辆 | |
JP6756661B2 (ja) | 車両電子制御装置 | |
US11126195B2 (en) | System and method for detecting occluded objects based on image processing | |
CN110406530B (zh) | 一种自动驾驶方法、装置、设备和车辆 | |
EP3588226B1 (en) | Method and arrangement for generating control commands for an autonomous road vehicle | |
CN114391088B (zh) | 轨线规划器 | |
CN112292719A (zh) | 使自我车辆的轨迹与运动的外来对象适配 | |
CN111923927A (zh) | 用于交互感知交通场景预测的方法和装置 | |
JP7323548B2 (ja) | 自動車の環境情報を融合させるためのフュージョンシステム | |
JP7511544B2 (ja) | 動的空間シナリオの分析 | |
US20220058402A1 (en) | Adaptive camera settings to improve efficiency | |
CN115179959A (zh) | 基于行驶道路自适应更新阈值的智能驾驶车辆行为预测方法 | |
US10860020B2 (en) | System and method for adaptive perception in a vehicle | |
EP3857169B1 (fr) | Dispositif de planification d'un chemin et/ou d'une trajectoire d'un vehicule automobile | |
CN113382908A (zh) | 用于获取车辆动作预测的***及相应方法 | |
CN113228131A (zh) | 用于提供周围环境数据的方法和*** | |
JP7350188B2 (ja) | 運転支援装置、学習装置、運転支援方法、運転支援プログラム、学習済モデルの生成方法、学習済モデル生成プログラム | |
CN117320945A (zh) | 用于确定自主车辆控制中的运动预测的运动模型的方法和*** | |
US20210067369A1 (en) | Vehicle sensor network system and method | |
CN113119984A (zh) | 高级驾驶辅助***和高级驾驶辅助方法 | |
US20210142225A1 (en) | Ensemble of narrow ai agents | |
US20200391750A1 (en) | Learn association for multi-object tracking with multi sensory data and missing modalities | |
JP7143538B2 (ja) | 運転支援装置および運転支援方法 | |
US20240132100A1 (en) | Method for assistive or automated vehicle control | |
US20210097710A1 (en) | Operating a motor vehicle with stereo camera and lidar |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210930 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20221006 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221012 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221223 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230222 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230519 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230712 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230727 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7323548 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |