DE102015015021A1 - Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs - Google Patents

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs (1 bis 3), wobei mittels zumindest einer Erfassungseinheit eine Fahrzeugumgebung erfasst wird. Erfindungsgemäß wird mittels der Erfassungseinheit zumindest eine auf eine Überquerung einer Fahrbahn wartende Gruppe (G1 bis G3) von Fußgängern (F1 bis Fn) erfasst. Weiterhin werden Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen zumindest einer Anzahl von Fußgängern (F1 bis Fn) der zumindest einen Gruppe (G1 bis G3) anhand mittels der Erfassungseinheit erfasster Bilddaten überwacht und analysiert, wobei anhand der Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen zumindest eines Fußgängers (F1 bis Fn) ein Beginn der Überquerung der Fahrbahn der zumindest einen Gruppe (G1 bis G3) ermittelt wird. Ferner wird eine Kollisionsgefahr zwischen dem Fahrzeug (1 bis 3) und zumindest einem Fußgänger (F1 bis Fn) ermittelt, wobei bei Überschreitung eines vorgegebenen Grenzwerts der Kollisionsgefahr kollisionsvermeidende Maßnahmen eingeleitet werden.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.
  • Aus der DE 10 2014 005 186 A1 ist ein Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems eines Fahrzeugs bekannt. Hierbei wird ein bestimmter örtlicher Bereich Fahrzeugumgebung mittels eines Umgebungssensors erfasst. Weiterhin werden Objekte in dem erfassten örtlichen Bereich mittels einer Auswerteeinheit erkannt und Bewegungsparameter der erkannten Objekte berechnet. Ferner werden diejenigen Objekte mittels einer Analyseeinheit als kollisionsträchtig erfasst, deren Bewegungsparameter in einem bestimmten abstrakten Bereich liegen, wobei eine unfallverhindernde Maßnahme durch Ausgeben einer Warnung oder durch Aktivieren einer Notbremsassistenzeinheit ergriffen wird. Hierbei werden als Objekte Fußgänger und deren Verhalten und Geschwindigkeit berücksichtigt.
  • Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs anzugeben.
  • Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren, welches die im Anspruch 1 angegebenen Merkmale aufweist.
  • Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
  • In dem Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs wird mittels zumindest einer Erfassungseinheit eine Fahrzeugumgebung erfasst.
  • Erfindungsgemäß wird mittels der Erfassungseinheit zumindest eine auf eine Überquerung einer Fahrbahn wartende Gruppe von Fußgängern erfasst. Weiterhin werden Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen zumindest einer Anzahl von Fußgängern der zumindest einen Gruppe anhand mittels der Erfassungseinheit erfasster Bilddaten überwacht und analysiert, wobei anhand der Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen zumindest eines Fußgängers ein Beginn der Überquerung der Fahrbahn der zumindest einen Gruppe ermittelt wird. Ferner wird eine Kollisionsgefahr zwischen dem Fahrzeug und zumindest einem Fußgänger ermittelt, wobei bei Überschreitung eines vorgegebenen Grenzwerts der Kollisionsgefahr kollisionsvermeidende Maßnahmen eingeleitet werden.
  • Das Verfahren ermöglicht in einfacher Weise eine sichere Erkennung eines Beginns einer Überquerung der Fahrbahn durch Fußgänger und eine sichere Einleitung kollisionsvermeidender Maßnahmen. Somit wird ein Fahrer des Fahrzeugs derart unterstützt, dass ein Komfort und eine Sicherheit während einer Fahrt erhöht sind.
  • Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand einer Zeichnung näher erläutert.
  • Dabei zeigt:
  • 1 schematisch eine Draufsicht auf eine Verkehrssituation.
  • In der einzigen 1 ist eine Draufsicht auf eine Verkehrssituation dargestellt, wobei sich drei Fahrzeuge 1, 2, 3 zumindest teilweise auf einem Fußgängerüberweg W befinden. Weiterhin befinden sich drei Gruppen G1 bis G3 von Fußgängern F1 bis Fn zumindest teilweise auf dem Fußgängerüberweg W und warten auf eine Überquerung desselben. Die Gruppen G2, G3 wollen dabei die Fahrbahn in Richtung X überqueren. Die Fahrzeuge 1 bis 3 wollen den Fußgängerüberweg W in Richtung Y überqueren.
  • In einigen Regionen existieren trotz hohem Verkehrsaufkommen nur wenige verkehrsregelnde Einrichtungen, beispielsweise Lichtzeichenanlagen. Auch ist es bekannt, dass bei hohem Verkehrsaufkommen und insbesondere großen Kreuzungsbereichen oder Fußgängerüberwegen W mit großen Ausmaßen unabhängig von einem Vorhandensein verkehrsregelnder Einrichtungen Fahrzeuge 1 bis 3 häufig eine Kreuzungsbereich oder den Fußgängerüberweg blockieren.
  • Fußgänger F1 bis Fn überqueren im Allgemeinen dann eine Fahrbahn, wenn diese davon ausgehen, dass dies mit geringer Gefahr für sie möglich ist. Auch ist bekannt, dass Fahrzeuge 1 bis 3 zur Überquerung der Fahrbahn für Fußgänger F1 bis Fn vorgesehene Bereiche, wie beispielsweise den Fußgängerüberweg W, auch dann befahren oder passieren, wenn die verkehrsregelnde Einrichtung für die Fußgänger F1 bis Fn bereits ein Signal zur Erlaubnis des Überquerens ausgegeben hat.
  • Um Kollisionen zwischen den Fahrzeugen 1 bis 3 und den Fußgängern F1 bis Fn zu vermeiden, wird mittels zumindest einer nicht gezeigten Erfassungseinheit eines jeweiligen Fahrzeugs 1 bis 3 dessen Fahrzeugumgebung erfasst. Die Erfassungseinheit ist in einer möglichen Ausgestaltung eine Kamera, insbesondere eine so genannte Surroundview-Kamera und/oder einer so genannte Frontkamera.
  • Die zumindest eine Erfassungseinheit umfasst beispielsweise eine On-Board-Sensorik des Fahrzeugs 1 bis 3 und/oder eine Sensorik, welche in eine Verkehrsinfrastruktur im Bereich des Fußgängerüberweges W und/oder anderen kritischen Fahrbahn-Überwegen integriert ist und eine Draufsicht auf die entsprechende Verkehrssituation ermöglichen. Eine Übertragung der erfassten Daten zwischen dem Fahrzeug 1 bis 3 und der Verkehrsinfrastruktur erfolgt mittels einer so genannten Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikation. Das Fahrzeug 1 bis 3 ist in einer möglichen Ausgestaltung derart ausgebildet, dass dieses Daten verschiedener Erfassungseinheiten fusionieren kann. Auch ist es möglich, dass Daten zwischen mehreren, im Bereich des Fußgängerüberweges W und/oder anderer kritischer Fahrbahn-Überwege befindlicher Fahrzeuge 1 bis 3 mittels einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation übertragen und zur Ermittlung der Fahrzeugumgebung verwendet werden.
  • Hierbei werden mittels der Erfassungseinheit die auf die Überquerung der Fahrbahn wartenden Gruppen G1 bis G3 von Fußgängern F1 bis Fn erfasst. Diese Erfassung und Erkennung der Gruppen G1 bis G3 von Fußgängern F1 bis Fn erfolgt beispielsweise anhand der in ”Benenson, R. et al.: Pedestrian detection at 100 frames per second; In: Proceedings of the CVPR Conference 2012” und/oder ”Badino, H et al.: The stixel world – a compact medium level representation of the 3d-world; In DAGM, 2009” beschriebenen Verfahren, insbesondere anhand einer Erzeugung und Auswertung so genannter Stixel.
  • Weiterhin werden Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen zumindest einer Anzahl von Fußgängern F1 bis Fn der Gruppen G1 bis G3 anhand mittels der Erfassungseinheit erfasster Bilddaten überwacht und analysiert.
  • Da ein Beginn der Überquerung der Fahrbahn oftmals von einem in einer vorderen Reihe der jeweiligen Gruppe G1 bis G3 befindlichen Fußgänger F1 bis Fn ausgelöst wird, wird anhand der Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen in einer ersten Reihe einer Gruppe G1 bis G3 von Fußgängern F1 bis Fn ein Fußgänger F1 bis Fn, im Folgenden auch als Führungsfußgänger bezeichnet, ermittelt, dessen Bewegungsstart den Beginn der Überquerung der Fahrbahn auslöst. Anhand der Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen dieses Fußgängers F1 bis Fn wird der Beginn der Überquerung der Fahrbahn der jeweiligen Gruppe G1 bis G3 ermittelt. Dabei wird insbesondere gemäß Ronggang Zhou et al.: The effect of conformity tendency on pedestrians' road-crossing intentions in China: An application of the theory of planned behavior; In: Accident Analysis & Prevention, Volume 41, Issue 3, May 2009, Pages 491–497” angenommen, dass alle anderen Fußgänger F1 bis Fn der jeweiligen Gruppe G1 bis G3 dem Führungsfußgänger folgen.
  • Die Ermittlung des Führungsfußgängers und der auslösenden Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen erfolgt insbesondere mittels so genannter dynamischer Bayes'scher-Netze, so genannter Hidden-Markov-Modelle und/oder anderer Verfahren, welche fähig sind, menschliches Verhalten zu analysieren und vorauszusagen sowie eine Kritikalität einer Verkehrssituation zu ermitteln und zu bewerten. Insbesondere werden zu diesem Zweck die in ”Köhler, S. et al.: Stationary Detection of the Pedestrian's Intention at Intersections; In: Intelligent Transportation Systems Magazine, IEEE Volume 5, Issue 4” und Köhler, S.: Early Detection of the Pedestrian's Intention to Cross the Street; In: IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Anchorage, AK, USA, 16.09.12, pp. 1759–1764, 2012” beschriebenen Verfahren entsprechend angepasst und/oder erweitert.
  • Wird anhand der Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen des Führungsfußgängers der Beginn der Überquerung der jeweiligen Gruppe G1 bis G3 detektiert, wird eine Kollisionsgefahr zwischen dem entsprechenden Fahrzeug 1 und zumindest einem Fußgänger F1 bis Fn der jeweiligen Gruppe G1 bis G2 ermittelt. Bei Überschreitung eines vorgegebenen Grenzwerts der Kollisionsgefahr werden kollisionsvermeidende Maßnahmen, beispielsweise eine Ausgabe einer akustischen, optischen und/oder haptischen Fahrerwarnung und/oder ein automatischer Eingriff in eine Längs- und/oder Querbewegung des Fahrzeugs 1 bis 3, insbesondere eine Bremsung des Fahrzeugs 1, automatisch eingeleitet. Dies ist auch in Verbindung mit einem teilautonomen oder vollautonomen Betrieb des Fahrzeugs 1 bis 3 möglich.
  • Die Ermittlung eines Kollisionsrisikos oder der Kollisionsgefahr basiert insbesondere auf Verfahren der künstlichen Intelligenz, welche menschliche Schlussfolgerungen in solchen Verkehrssituationen imitieren und welche mit physikalischen Bewegungsmodellen der Fahrzeuge 1 bis 3 und anderer Verkehrsteilnehmer, insbesondere auch der Fußgänger F1 bis Fn, kombiniert werden. Beispielsweise werden Methoden verwendet, welche eine Erweiterung von ”Weidl, G. et al.: Collision Risk Prediction and Warning at Road Intersections Using an Object Oriented Bayesian Network; In: 5th International Conference Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications (Automotive UI, 13), Oct.28–30, 2013, At Eindhoven, The Netherlands” und/oder ähnliche Methoden darstellen. Solche Prädiktionsverfahren basieren auf einer aktuellen Position und prädizierten dynamischen Bewegungsoptionen der Fahrzeuge 1 bis 3 in der Nähe einer Straßenkreuzung und sind unmittelbar auf andere Verkehrsteilnehmer, wie Fußgänger F1 bis Fn und Gruppen G1 bis G3 von Fußgängern F1 bis Fn, erweiterbar. Diese Prädiktionsverfahren erlauben eine Prädiktion des Kollisionsrisikos zwischen einer Gruppe G1 bis G3 von Fußgängern F1 bis Fn und einem Fahrzeug 1 bis 3, basierend auf deren prädizierten Bewegungsoptionen sowie einer daraus abgeleiteten gleichzeitigen Überschneidung von deren Bewegungskorridoren K1, K2.
  • Hierbei werden im dargestellten Ausführungsbeispiel beispielsweise ein Bewegungskorridor K1 des Fahrzeugs 3 und ein Bewegungskorridor K2 der Gruppe G2 von Fußgängern F1 bis Fn prädiziert und bei Überschneidung derselben die Kollisionsgefahr bestimmt.
  • Bezugszeichenliste
  • 1 bis 3
    Fahrzeug
    F1
    bis Fn Fußgänger
    G1
    bis G3 Gruppe
    K1
    Bewegungskorridor
    K2
    Bewegungskorridor
    W
    Fußgängerüberweg
    X
    Richtung
    Y
    Richtung
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • DE 102014005186 A1 [0002]
  • Zitierte Nicht-Patentliteratur
    • Benenson, R. et al.: Pedestrian detection at 100 frames per second; In: Proceedings of the CVPR Conference 2012 [0017]
    • Badino, H et al.: The stixel world – a compact medium level representation of the 3d-world; In DAGM, 2009 [0017]
    • Ronggang Zhou et al.: The effect of conformity tendency on pedestrians' road-crossing intentions in China: An application of the theory of planned behavior; In: Accident Analysis & Prevention, Volume 41, Issue 3, May 2009, Pages 491–497 [0019]
    • Köhler, S. et al.: Stationary Detection of the Pedestrian's Intention at Intersections; In: Intelligent Transportation Systems Magazine, IEEE Volume 5, Issue 4 [0020]
    • Köhler, S.: Early Detection of the Pedestrian's Intention to Cross the Street; In: IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Anchorage, AK, USA, 16.09.12, pp. 1759–1764, 2012 [0020]
    • Weidl, G. et al.: Collision Risk Prediction and Warning at Road Intersections Using an Object Oriented Bayesian Network; In: 5th International Conference Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications (Automotive UI, 13), Oct.28–30, 2013, At Eindhoven, The Netherlands [0022]

Claims (4)

  1. Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs (1 bis 3), wobei mittels zumindest einer Erfassungseinheit eine Fahrzeugumgebung erfasst wird, dadurch gekennzeichnet, dass – mittels der Erfassungseinheit zumindest eine auf eine Überquerung einer Fahrbahn wartende Gruppe (G1 bis G3) von Fußgängern (F1 bis Fn) erfasst wird und – Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen zumindest einer Anzahl von Fußgängern (F1 bis Fn) der zumindest einen Gruppe (G1 bis G3) anhand mittels der Erfassungseinheit erfasster Bilddaten überwacht und analysiert werden, – wobei anhand der Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen zumindest eines Fußgängers (F1 bis Fn) ein Beginn der Überquerung der Fahrbahn der zumindest einen Gruppe (G1 bis G3) ermittelt wird und – eine Kollisionsgefahr zwischen dem Fahrzeug (1 bis 3) und zumindest einem Fußgänger (F1 bis Fn) ermittelt wird, – wobei bei Überschreitung eines vorgegebenen Grenzwerts der Kollisionsgefahr kollisionsvermeidende Maßnahmen eingeleitet werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass anhand der Bewegungen, Gesten und Fersenbewegungen in einer ersten Reihe einer Gruppe (G1 bis G3) von Fußgängern (F1 bis Fn) ein Fußgänger (F1 bis Fn) ermittelt wird, dessen Bewegungsstart den Beginn der Überquerung der Fahrbahn der zumindest einen Gruppe (G1 bis G3) auslöst.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass als Kamera eine Surroundview-Kamera und/oder eine Frontkamera verwendet werden bzw. wird.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als kollisionsvermeidende Maßnahme eine Fahrerwarnung und/oder ein automatischer Eingriff in eine Längs- und/oder Querbewegung des Fahrzeugs (1 bis 3) durchgeführt werden bzw. wird.
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Country Status (1)

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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016219503A1 (de) 2016-10-07 2018-04-12 Audi Ag Verfahren und Fahrerassistenzsystem zur Erkennung der Intention eines Fußgängers zur Querung einer Ego-Fahrspur
DE102017217056A1 (de) * 2017-09-26 2019-03-28 Audi Ag Verfahren und Einrichtung zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems sowie Fahrerassistenzsystem und Kraftfahrzeug
CN110182132A (zh) * 2019-04-29 2019-08-30 深圳市元征科技股份有限公司 一种车辆驾驶安全提醒方法、系统及电子设备
CN111095380A (zh) * 2017-09-20 2020-05-01 本田技研工业株式会社 车辆控制装置、车辆控制方法、及程序
EP3677057A4 (de) * 2017-08-31 2021-06-02 Micron Technology, INC. Kooperative lernende neuronale netze und systeme
US11206050B2 (en) 2018-02-06 2021-12-21 Micron Technology, Inc. Self interference noise cancellation to support multiple frequency bands
US11258473B2 (en) 2020-04-14 2022-02-22 Micron Technology, Inc. Self interference noise cancellation to support multiple frequency bands with neural networks or recurrent neural networks
WO2022084244A1 (de) * 2020-10-23 2022-04-28 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren und vorrichtung zur erkennung von kritischen fahrsituationen eines fahrzeugs
US11387976B2 (en) 2017-09-11 2022-07-12 Micron Technology, Inc. Full duplex device-to-device cooperative communication
US11575548B2 (en) 2017-03-02 2023-02-07 Micron Technology, Inc. Wireless devices and systems including examples of full duplex transmission
US11838046B2 (en) 2019-09-05 2023-12-05 Micron Technology, Inc. Wireless devices and systems including examples of full duplex transmission using neural networks or recurrent neural networks

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014005186A1 (de) 2014-04-08 2014-10-02 Daimler Ag Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems eines Kraftwagens

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014005186A1 (de) 2014-04-08 2014-10-02 Daimler Ag Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems eines Kraftwagens

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Badino, H et al.: The stixel world - a compact medium level representation of the 3d-world; In DAGM, 2009
Benenson, R. et al.: Pedestrian detection at 100 frames per second; In: Proceedings of the CVPR Conference 2012
Köhler, S. et al.: Stationary Detection of the Pedestrian's Intention at Intersections; In: Intelligent Transportation Systems Magazine, IEEE Volume 5, Issue 4
Köhler, S.: Early Detection of the Pedestrian's Intention to Cross the Street; In: IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Anchorage, AK, USA, 16.09.12, pp. 1759-1764, 2012
Ronggang Zhou et al.: The effect of conformity tendency on pedestrians' road-crossing intentions in China: An application of the theory of planned behavior; In: Accident Analysis & Prevention, Volume 41, Issue 3, May 2009, Pages 491-497
Weidl, G. et al.: Collision Risk Prediction and Warning at Road Intersections Using an Object Oriented Bayesian Network; In: 5th International Conference Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications (Automotive UI, 13), Oct.28-30, 2013, At Eindhoven, The Netherlands

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016219503A1 (de) 2016-10-07 2018-04-12 Audi Ag Verfahren und Fahrerassistenzsystem zur Erkennung der Intention eines Fußgängers zur Querung einer Ego-Fahrspur
US11894957B2 (en) 2017-03-02 2024-02-06 Lodestar Licensing Group Llc Self-interference noise cancelation for full-duplex MIMO communications
US11575548B2 (en) 2017-03-02 2023-02-07 Micron Technology, Inc. Wireless devices and systems including examples of full duplex transmission
EP3677057A4 (de) * 2017-08-31 2021-06-02 Micron Technology, INC. Kooperative lernende neuronale netze und systeme
US11941518B2 (en) 2017-08-31 2024-03-26 Micron Technology, Inc. Cooperative learning neural networks and systems
US11941516B2 (en) 2017-08-31 2024-03-26 Micron Technology, Inc. Cooperative learning neural networks and systems
US11387976B2 (en) 2017-09-11 2022-07-12 Micron Technology, Inc. Full duplex device-to-device cooperative communication
US11276312B2 (en) 2017-09-20 2022-03-15 Honda Motor Co., Ltd. Vehicle control apparatus, vehicle control method, and program
CN111095380A (zh) * 2017-09-20 2020-05-01 本田技研工业株式会社 车辆控制装置、车辆控制方法、及程序
DE102017217056B4 (de) 2017-09-26 2023-10-12 Audi Ag Verfahren und Einrichtung zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems sowie Fahrerassistenzsystem und Kraftfahrzeug
DE102017217056A1 (de) * 2017-09-26 2019-03-28 Audi Ag Verfahren und Einrichtung zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems sowie Fahrerassistenzsystem und Kraftfahrzeug
US11552658B2 (en) 2018-02-06 2023-01-10 Micron Technology, Inc. Self interference noise cancellation to support multiple frequency bands
US11206050B2 (en) 2018-02-06 2021-12-21 Micron Technology, Inc. Self interference noise cancellation to support multiple frequency bands
US11973525B2 (en) 2018-02-06 2024-04-30 Micron Technology, Inc. Self interference noise cancellation to support multiple frequency bands
CN110182132A (zh) * 2019-04-29 2019-08-30 深圳市元征科技股份有限公司 一种车辆驾驶安全提醒方法、系统及电子设备
US11838046B2 (en) 2019-09-05 2023-12-05 Micron Technology, Inc. Wireless devices and systems including examples of full duplex transmission using neural networks or recurrent neural networks
US11569851B2 (en) 2020-04-14 2023-01-31 Micron Technology, Inc. Self interference noise cancellation to support multiple frequency bands with neural networks or recurrent neural networks
US11258473B2 (en) 2020-04-14 2022-02-22 Micron Technology, Inc. Self interference noise cancellation to support multiple frequency bands with neural networks or recurrent neural networks
WO2022084244A1 (de) * 2020-10-23 2022-04-28 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren und vorrichtung zur erkennung von kritischen fahrsituationen eines fahrzeugs

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