Verhaltensmodell eines Umgebungssensors

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes zur Simulation eines Umgebungssensors eines Fahrerassistenzsystems, vorzugsweise folgende Arbeitsschritte aufweisend: Einlesen von Verkehrsszenarien einer Testfahrt; Ableiten von Testfahrtdaten und der von dem Um...

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Hauptverfasser: Dr. Michael Paulweber, Kmeid Saad
Format: Patent
Sprache:ger
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creator Dr. Michael Paulweber
Kmeid Saad
description Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes zur Simulation eines Umgebungssensors eines Fahrerassistenzsystems, vorzugsweise folgende Arbeitsschritte aufweisend: Einlesen von Verkehrsszenarien einer Testfahrt; Ableiten von Testfahrtdaten und der von dem Umgebungssensor auszugebenden Sensordaten aus den Verkehrsszenarien; Erzeugen eines Datenstroms, insbesondere eines Bildstroms, welcher die Verkehrsszenarien aus der Perspektive des Umgebungssensors abbildet; Ausgeben des Datenstroms in der Weise, dass der Umgebungssensor auf der Grundlage des Datenstroms Sensordaten erzeugen kann und an einer Datenschnittstelle bereitstellen kann, an welcher auch die Testfahrtdaten und die auszugebenden Sensordaten bereitgestellt werden; und Einlesen der bereitgestellten Daten in das künstliche neuronale Netz. A computer-aided method for training an artificial neuronal network for the simulation of an environment sensor of a driver assistance system includes the following work steps: reading in traffic scenarios of a test journey; deriving test journey data and the sensor data to be output by the environment sensor from the traffic scenarios; generating a data stream which depicts the traffic scenarios from the perspective of the environment sensor; outputting the data stream such that the environment sensor can generate sensor data on the basis of the data stream and can provide same to a data interface at which the test journey data and the sensor data to be output are also provided; and reading the provided data into the artificial neuronal network.
format Patent
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A computer-aided method for training an artificial neuronal network for the simulation of an environment sensor of a driver assistance system includes the following work steps: reading in traffic scenarios of a test journey; deriving test journey data and the sensor data to be output by the environment sensor from the traffic scenarios; generating a data stream which depicts the traffic scenarios from the perspective of the environment sensor; outputting the data stream such that the environment sensor can generate sensor data on the basis of the data stream and can provide same to a data interface at which the test journey data and the sensor data to be output are also provided; and reading the provided data into the artificial neuronal network.</description><language>ger</language><subject>CALCULATING ; COMPUTING ; COUNTING ; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING ; HANDLING RECORD CARRIERS ; PHYSICS ; PRESENTATION OF DATA ; RECOGNITION OF DATA ; RECORD CARRIERS</subject><creationdate>2019</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20190715&amp;DB=EPODOC&amp;CC=AT&amp;NR=520781A2$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25542,76290</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20190715&amp;DB=EPODOC&amp;CC=AT&amp;NR=520781A2$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>Dr. Michael Paulweber</creatorcontrib><creatorcontrib>Kmeid Saad</creatorcontrib><title>Verhaltensmodell eines Umgebungssensors</title><description>Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes zur Simulation eines Umgebungssensors eines Fahrerassistenzsystems, vorzugsweise folgende Arbeitsschritte aufweisend: Einlesen von Verkehrsszenarien einer Testfahrt; Ableiten von Testfahrtdaten und der von dem Umgebungssensor auszugebenden Sensordaten aus den Verkehrsszenarien; Erzeugen eines Datenstroms, insbesondere eines Bildstroms, welcher die Verkehrsszenarien aus der Perspektive des Umgebungssensors abbildet; Ausgeben des Datenstroms in der Weise, dass der Umgebungssensor auf der Grundlage des Datenstroms Sensordaten erzeugen kann und an einer Datenschnittstelle bereitstellen kann, an welcher auch die Testfahrtdaten und die auszugebenden Sensordaten bereitgestellt werden; und Einlesen der bereitgestellten Daten in das künstliche neuronale Netz. A computer-aided method for training an artificial neuronal network for the simulation of an environment sensor of a driver assistance system includes the following work steps: reading in traffic scenarios of a test journey; deriving test journey data and the sensor data to be output by the environment sensor from the traffic scenarios; generating a data stream which depicts the traffic scenarios from the perspective of the environment sensor; outputting the data stream such that the environment sensor can generate sensor data on the basis of the data stream and can provide same to a data interface at which the test journey data and the sensor data to be output are also provided; and reading the provided data into the artificial neuronal network.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING</subject><subject>HANDLING RECORD CARRIERS</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>PRESENTATION OF DATA</subject><subject>RECOGNITION OF DATA</subject><subject>RECORD CARRIERS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2019</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZFAPSy3KSMwpSc0rzs1PSc3JUUjNzEstVgjNTU9NKs1LLy4GyuQXFfMwsKYl5hSn8kJpbgZ5N9cQZw_d1IL8-NTigsTk1LzUknjHEFMjA3MLQ0cjY8IqAFfHJ-s</recordid><startdate>20190715</startdate><enddate>20190715</enddate><creator>Dr. Michael Paulweber</creator><creator>Kmeid Saad</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20190715</creationdate><title>Verhaltensmodell eines Umgebungssensors</title><author>Dr. Michael Paulweber ; Kmeid Saad</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_AT520781A23</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>ger</language><creationdate>2019</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING</topic><topic>HANDLING RECORD CARRIERS</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>PRESENTATION OF DATA</topic><topic>RECOGNITION OF DATA</topic><topic>RECORD CARRIERS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Dr. Michael Paulweber</creatorcontrib><creatorcontrib>Kmeid Saad</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>Dr. Michael Paulweber</au><au>Kmeid Saad</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>Verhaltensmodell eines Umgebungssensors</title><date>2019-07-15</date><risdate>2019</risdate><abstract>Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes zur Simulation eines Umgebungssensors eines Fahrerassistenzsystems, vorzugsweise folgende Arbeitsschritte aufweisend: Einlesen von Verkehrsszenarien einer Testfahrt; Ableiten von Testfahrtdaten und der von dem Umgebungssensor auszugebenden Sensordaten aus den Verkehrsszenarien; Erzeugen eines Datenstroms, insbesondere eines Bildstroms, welcher die Verkehrsszenarien aus der Perspektive des Umgebungssensors abbildet; Ausgeben des Datenstroms in der Weise, dass der Umgebungssensor auf der Grundlage des Datenstroms Sensordaten erzeugen kann und an einer Datenschnittstelle bereitstellen kann, an welcher auch die Testfahrtdaten und die auszugebenden Sensordaten bereitgestellt werden; und Einlesen der bereitgestellten Daten in das künstliche neuronale Netz. 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