Eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Trainieren eines Neuronalen Netzwerks zur Bestimmung eines Drehwinkels eines Objekts und eine Vorrichtung, ein System und ein Verfahren zum Bestimmen eines Drehwinkels eines Objekts

Ein Ausführungsbeispiel befasst sich mit einer Vorrichtung (100) zum Trainieren eines Neuronalen Netzwerks (150) zur Bestimmung eines Drehwinkels eines Objekts. Die Vorrichtung (100) ist ausgebildet zum Empfangen von Systemdaten (102) über ein Sensorsystem (120) zum Messen eines Magnetfelds, um den...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Hollenbach, Andrea, Leisenheimer, Stephan, Heinz, Richard
Format: Patent
Sprache:ger
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Beschreibung
Zusammenfassung:Ein Ausführungsbeispiel befasst sich mit einer Vorrichtung (100) zum Trainieren eines Neuronalen Netzwerks (150) zur Bestimmung eines Drehwinkels eines Objekts. Die Vorrichtung (100) ist ausgebildet zum Empfangen von Systemdaten (102) über ein Sensorsystem (120) zum Messen eines Magnetfelds, um den Drehwinkel zu bestimmen. Die Vorrichtung (100) ist ferner ausgebildet zum Erzeugen von Fehlerdaten, die zumindest eine Abweichung der Systemdaten (102) von einem Sollzustand des Sensorsystems (120) oder die Stärke der Komponenten eines überlagerten externen Magnetfelds umfassen. Ferner ist die Vorrichtung (100) ausgebildet zum Erstellen von Trainingsdaten (104) unter Verwendung der Systemdaten (102) und der Fehlerdaten und zum Trainieren des Neuronalen Netzwerks (150) mittels der Trainingsdaten (104). An exemplary embodiment relates to a device for training a neural network for determining a rotation angle of an object. The device is configured to receive system data via a sensor system for measuring a magnetic field in order to determine the rotation angle. The device is also configured to generate error data which includes at least one deviation of the system data from a target state of the sensor system or the strength of the components of a superimposed external magnetic field. Furthermore, the device is configured to create training data using the system data and the error data and to train the neural network using the training data.