Verfahren zum Trainieren eines Lernalgorithmus zum Umwandeln von Sensordaten einer Sensorik in Ausgabedaten zum Ansteuern einer Aktorik und Verfahren zum Ansteuern einer Aktorik eines Fahrzeugs

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines Lernalgorithmus (102) zum Umwandeln von Sensordaten (108, x) einer Sensorik (106) in Ausgabedaten (108, y) zum Ansteuern einer Aktorik (110). Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte: Eingeben der Sensordaten (104, x) in den L...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Steimer, Andreas, Lengsfeld, Alexander, Lenz, Philip, Brueckner, Marcel
Format:	Patent
Sprache:	ger
Schlagworte:	ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVEREDIN A SINGLE OTHER SUBCLASS CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE ORDIFFERENT FUNCTION CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES CONTROLLING COUNTING FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS MEASURING MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS PERFORMING OPERATIONS PHYSICS REGULATING ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TOTHE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT TARIFF METERING APPARATUS TESTING TRANSPORTING VEHICLES IN GENERAL VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISEPROVIDED FOR
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Beschreibung
Zusammenfassung:	Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines Lernalgorithmus (102) zum Umwandeln von Sensordaten (108, x) einer Sensorik (106) in Ausgabedaten (108, y) zum Ansteuern einer Aktorik (110). Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte: Eingeben der Sensordaten (104, x) in den Lernalgorithmus (102), wobei der Lernalgorithmus (102) ein durch erste Parameter (114) parametriertes erstes Lernmodul (112) und ein mit dem ersten Lernmodul (112) in Reihe geschaltetes und durch zweite Parameter (118) parametriertes zweites Lernmodul (116) zum Umwandeln der Sensordaten (104, x) in die Ausgabedaten (108, y) umfasst; Ausgeben der Ausgabedaten (108, y) durch den Lernalgorithmus (102); und Optimieren des Lernalgorithmus (102) durch ein Optimierungsmodul (120) basierend auf den Ausgabedaten (108, y), wobei eine erste Zielfunktion (122) durch Ändern der ersten Parameter (114) optimiert wird und die zweiten Parameter (118) während des Optimierens der ersten Zielfunktion (122) konstant gehalten werden.