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QUERVERWEIS AUF BEZOGENE ANMELDUNG
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Diese Anmeldung beansprucht den Nutzen der
koreanischen Patentanmeldung Nr. 2017-0052770 , die am 25. April 2017 im Koreanischen Amt für Geistiges Eigentum eingereicht wurde und deren Offenbarung hier einbezogen wird.
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HINTERGRUND
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Gebiet
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Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf ein System und ein Verfahren zum Erfassen eines Straßenoberflächenzustands, und insbesondere auf ein System und ein Verfahren zum Erfassen eines Straßenoberflächenzustands auf der Grundlage von Geräuschen, die erzeugt werden, wenn ein Reifen eines fahrenden Fahrzeugs in Kontakt mit einer Straßenoberfläche gelangt.
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Beschreibung des Standes der Technik
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Untersuchungen bei der Entwicklung von autonom fahrenden Fahrzeugen werden gegenwärtig in einem autonom fahrenden Fahrzeug fortgesetzt, wobei der Zustand einer Straßenoberfläche ein wichtiger Faktor bei der Durchführung der Stellungssteuerung des Fahrzeugs zusätzlich zu der Straßensituation um das Fahrzeug herum ist.
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Beispielsweise sollten, da der Grad der Reibung zwischen einer Straßenoberfläche und einem Fahrzeugrad sich in Abhängigkeit von einem nassen Straßenoberflächenzustand nach Regen, einem Straßenoberflächenzustand unmittelbar nach Schneefall, einem Glatteis-Straßenoberflächenzustand und dergleichen ändert, die autonome Fahrsteuerung eines Fahrzeugs und das Steuerverfahren für eine Fahrtroute gemäß dem Grad der Reibung geändert werden.
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Daher wurden verschiedene Verfahren zum Erfassen des Straßenoberflächenzustands untersucht.
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Als ein Beispiel können, um einen Straßenoberflächenzustand zu erfassen, die während der Reibung zwischen einem Reifen und einer Straßenoberfläche erzeugten Geräusche gemessen werden. Das durch die Reibung mit der Straßenoberfläche während des Fahrens eines Fahrzeugs erzeugte Reifengeräusch nimmt zu, wenn die Straßenoberfläche rauer wird, und nimmt ab, wenn die Straßenoberfläche glatter wird. Mit anderen Worten, wenn der Reibungskoeffizient gemäß dem Straßenoberflächenzustand geprüft wird, ist ersichtlich, dass, je kleiner der Reibungskoeffizientenwert ist, desto glatter die Straßenoberfläche ist, und je größer der Reibungskoeffizientenwert ist, desto rauer die Straßenoberfläche ist. Demgemäß bedeutet ein hohes Reifengeräusch, dass die Straßenoberfläche nicht glatt, sondern rau ist oder relativ viele Hindernisse auf der Straßenoberfläche sind, und ein geringes Reifengeräusch bedeutet, dass die Straßenoberfläche glatt ist und relativ wenige Hindernisse auf der Straßenoberfläche sind.
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Darüber hinaus besteht in dem herkömmlichen Fall ein Nachteil dahingehend, dass ein periodischer Austausch schwierig ist, da ein Reifen periodisch ausgetauscht werden sollte, wenn eine zusätzliche Drahtvorrichtung nahe des Reifens installiert ist, um den Straßenoberflächenzustand zu erfassen, oder wenn der Straßenoberflächenzustand durch Kombinieren der Fahrzeug-Außentemperatur und von Wetterinformationen geschätzt wird.
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Zusätzlich hat das Sichern der Wetterinformationen und das Berücksichtigen des Straßenoberflächenzustands das Problem, dass es schwierig ist, die Situation der Straßenoberfläche während des tatsächlichen Fahrens unmittelbar zu berücksichtigen.
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KURZFASSUNG
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Es ist daher ein Aspekt der vorliegenden Offenbarung, das autonome Fahrvermögen eines autonom fahrenden Fahrzeugs durch Minimieren eines Rechenaufwands eines Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems und unmittelbares Berücksichtigen des Straßenoberflächenzustands und Anzeigen von diesem für einen Fahrer zu verbessern.
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Es ist ein anderer Aspekt der vorliegenden Offenbarung, das Vermögen zur Erfassung eines Straßenoberflächenzustands zu verbessern.
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Demgemäß ist es ein anderer Aspekt der vorliegenden Offenbarung, ein hoch zuverlässiges Straßenoberflächenzustands-Erfassungsverfahren durch direktes Analysieren des Straßenoberflächenzustands ohne Abhängigkeit von Wetterinformationen wie der Temperatur oder der Feuchtigkeit anzugeben.
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Insbesondere stellen Ausführungsbeispiele der vorliegenden Offenbarung Systeme und Verfahren zum Erkennen von Straßenoberflächenzuständen durch Verwendung eines neuromorphen Systems dar.
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Zusätzliche Aspekte der vorliegenden Offenbarung sind teilweise in der folgenden Beschreibung wiedergegeben und ergeben sich teilweise als offensichtlich aus der Beschreibung, oder sie können durch Ausüben der vorliegenden Offenbarung erfahren werden.
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Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Offenbarung kann ein Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem enthalten: eine akustische Erfassungseinheit zum Erfassen eines akustischen Signals eines Bodens eines Fahrzeugs, und eine Steuereinheit zum Berechnen eines Merkmalsvektors durch Fourier-Transformation des erfassten akustischen Signals, Vergleichen des berechneten Merkmalsvektors mit mehreren vorher gespeicherten Merkmalsvektoren, und Zurückführen eines ersten Merkmalsvektors mit dem kleinsten relativen Abstand zu dem berechneten Merkmalsvektor, und Ausgeben eines Straßenoberflächenzustands entsprechend dem ersten Merkmalsvektor.
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Weiterhin kann die Steuereinheit den ausgegebenen Straßenoberflächenzustand zu einem autonomen Fahrsteuersystem des Fahrzeugs liefern.
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Weiterhin kann das autonome Fahrsteuersystem des Fahrzeugs enthalten: zumindest eines von einem Vorwärtskollisions-Warnsystem (FCW), einem autonomen Notbremssystem (AEBS), einem adaptiven Fahrsteuersystem (ACC) und einem Hinterendenkollisions-Warnsystem (RCW).
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Weiterhin kann die Steuereinheit den berechneten Merkmalsvektor lernen und kann zusätzlich den berechneten Merkmalsvektor in die mehreren vorher gespeicherten Merkmalsvektoren eingeben.
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Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung kann ein Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem enthalten: eine akustische Erfassungseinheit zum Erfassen eines akustischen Signals eines Bodens eines Fahrzeugs, ein neuromorphes System, in welchem mehrere Neuronen, die zumindest einen Mustervektor speichern, durch einen parallelen Bus verbunden sind, und eine Steuereinheit zum Berechnen eines Merkmalsvektors durch Fourier-Transformation eines erfassten akustischen Signals, Eingeben des erzeugten Merkmalsvektors in das neuromorphe System, Zurückführen eines ersten Merkmalsvektors mit dem kleinsten relativen Abstand zu dem eingegebenen Merkmalsvektor unter mehreren in dem neuromorphen System gespeicherten Neuronen, und Ausgeben eines Straßenoberflächenzustands entsprechend dem ersten Merkmalsvektor.
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Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung kann ein Straßenoberflächenzustands-Erfassungsverfahren die Schritte enthalten: Erfassen eines akustischen Signals eines Bodens eines Fahrzeugs, Berechnen eines Merkmalsvektors durch Fourier-Transformation des erfassten akustischen Signals, Vergleichen des berechneten Merkmalsvektors mit mehreren vorher gespeicherten Merkmalsvektoren, und Zurückführen eines ersten Merkmalsvektors mit dem kleinsten relativen Abstand zu dem berechneten Merkmalsvektor, und Ausgeben eines Straßenoberflächenzustands entsprechend dem ersten Merkmalsvektor.
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Weiterhin kann das Straßenoberflächenzustands-Erfassungsverfahren einen Schritt des Lieferns des ausgegebenen Straßenoberflächenzustands zu einem autonomen Fahrsteuersystem des Fahrzeugs enthalten.
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Weiterhin kann das Straßenoberflächenzustands-Erfassungsverfahren die Schritte des Lernens des berechneten Merkmalsvektors und des zusätzlichen Eingebens des berechneten Merkmalsvektors in die mehreren vorher gespeicherten Merkmalsvektoren enthalten.
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Figurenliste
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Diese und/oder andere Aspekte der Offenbarung werden ersichtlich und leichter verständlich anhand der folgenden Beschreibung der Ausführungsbeispiele, die in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen gegeben wird, von denen:
- 1 verschiedene elektronische Geräte eines Fahrzeugs enthaltend ein Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem nach einem Ausführungsbeispiel illustriert;
- 2 ein Blockschaltbild eines Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems nach einem Ausführungsbeispiel ist;
- 3 eine innere perspektivische Ansicht eines Fahrzeugs, das mit einem Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem nach einem Ausführungsbeispiel ausgestattet ist, ist;
- 4 ein inneres Blockschaltbild einer elektronischen Steuereinheit, die in einem Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem nach einem Ausführungsbeispiel enthalten ist, ist;
- 5 ein Blockschaltbild eines Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems, das mit einem neuromorphen System nach einem anderen Ausführungsbeispiel ausgestattet ist, ist;
- 6 ein Flussdiagramm ist, das ein Verfahren zum Erfassen des Straßenoberflächenzustands nach einem Ausführungsbeispiel illustriert; und
- 7 ein Flussdiagramm ist, das ein Verfahren zum Erfassen des Straßenoberflächenzustands nach einem anderen Ausführungsbeispiel illustriert.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
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Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele der vorliegenden Offenbarung im Einzelnen mit Bezug auf die begleitenden Zeichnungen beschrieben. Die folgenden Ausführungsbeispiele sind vorgesehen, einem Fachmann auf dem Gebiet der vorliegenden Offenbarung den Geist der vorliegenden Offenbarung vollständig zu vermitteln. Die vorliegende Offenbarung ist nicht auf die hier gezeigten Ausführungsbeispiele beschränkt, sondern kann in anderen Formen verkörpert sein. Es ist nicht beabsichtigt, dass die Zeichnungen den Bereich der vorliegenden Offenbarung in irgendeiner Weise beschränken, und die Größe von Komponenten kann aus Gründen der Klarheit der Illustration übertrieben dargestellt sein.
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1 illustriert verschiedene elektronische Geräte eines Fahrzeugs enthaltend ein Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem nach einem Ausführungsbeispiel.
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Genauer gesagt, ein Fahrzeug 1 kann, wie in 1 illustriert ist, enthalten: ein Maschinensteuersystem 110, eine Bremsen-mittels-Draht-Vorrichtung 120, ein Audio/Video-Navigations(AVN)-System 140, ein autonomes Fahrsteuersystem 150, ein Sendemanagementsystem (TMS) 160, eine Lenken-durch-Draht-Vorrichtung 170, ein Kommunikationssystem 180, ein Eingabe/Ausgabe-Steuersystem 190, andere Fahrzeugsensoren 195, ein Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 nach der vorliegenden Offenbarung, und dergleichen.
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Jedoch ist eine in 1 illustrierte elektronische Einheit 100 nur ein Teil der in dem Fahrzeug 1 enthaltenen elektronischen Geräte, und das Fahrzeug 1 kann mit mehr verschiedenen elektronischen Einheiten versehen sein.
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Weiterhin können die verschiedenen in dem Fahrzeug 1 enthaltenen Geräte der elektronischen Einheit 100 über ein Fahrzeug-Kommunikationsnetz NT miteinander kommunizieren. Das Fahrzeug-Kommunikationsnetz NT kann die Kommunikationsprotokolle des Media Oriented Systems Transport (MOST) mit einer Kommunikationsgeschwindigkeit von bis zu 24,5 Mbps (Megabits pro Sekunde), FlexRay mit einer Kommunikationsgeschwindigkeit von bis zu 10 Mbps, Controller Area Network (CAN) mit einer Kommunikationsgeschwindigkeit von 125 kbps (Kilobits pro Sekunde) bis 1 Mbps und Local Interconnect Network (LIN) mit einer Kommunikationsgeschwindigkeit von 20 kbps und dergleichen verwenden. Ein derartiges Fahrzeug-Kommunikationsnetz NT kann nicht nur ein einziges Kommunikationsprotokoll wie MOST, FlexRay, CAN und LIN verwenden, sondern auch mehrere Kommunikationsprotokolle.
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Das Maschinensteuersystem 110 führt eine Kraftstoff-Injektionssteuerung, Kraftstoffverhältnis-Rückführungssteuerung, Steuerung der mageren Verbrennung, Zündungszeitsteuerung, Leerlaufsteuerung und dergleichen durch. Das Maschinensteuersystem 110 kann eine einzelne Vorrichtung sein oder kann aus mehreren Vorrichtungen, die durch eine Kommunikation verbunden sind, bestehen.
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Die Bremsen-durch-Draht-Vorrichtung 120 kann das Bremsen des Fahrzeugs 1 steuern und kann typischerweise ein Antiblockier-Bremssystem (ABS) oder dergleichen enthalten.
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Das Audio/Video-Navigationssystem 140 ist ein System zum Ausgeben von Musik oder Bildern gemäß einem Steuerbefehl eines Fahrers. Genauer gesagt, das Audio/Video-Navigationssystem 140 kann Musik oder bewegte Bilder gemäß einem Steuerbefehl des Fahrers wiedergeben oder eine Route zu einem von einem Navigationssystem (nicht gezeigt) empfangenen Bestimmungsort führen.
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Das Getriebemanagementsystem 160 führt eine Schaltpunktsteuerung, Dämpferkupplungssteuerung, Drucksteuerung während des EIN/AUS der Reibungskupplung, Maschinendrehmomentsteuerung während des Schaltens und dergleichen durch. Das Getriebemanagementsystem 160 kann eine einzelne Vorrichtung sein oder kann aus mehreren Vorrichtungen, die durch eine Kommunikation verbunden sind, bestehen.
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Die Lenken-durch-Draht-Vorrichtung 170 unterstützt den Lenkvorgang eines Fahrers durch Herabsetzen der Lenkkraft während des Fahrens mit geringer Geschwindigkeit oder des Parkens und Erhöhens der Lenkkraft während des Fahrens mit hoher Geschwindigkeit.
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Das Eingabe/Ausgabe-Steuersystem 190 empfängt einen Steuerbefehl eines Fahrers über eine Taste und zeigt Informationen entsprechend dem Steuerbefehl des Fahrers an. Das Eingabe/Ausgabe-Steuersystem 190 kann eine Clusteranzeigevorrichtung 191, die in einem Armaturenbrett (nicht gezeigt) des Fahrzeugs 1 angeordnet ist, um ein Bild anzuzeigen, eine Blickfeld-Anzeigevorrichtung 192 zum Projizieren eines Bilds auf eine Windschutzscheibe, und dergleichen enthalten.
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Die Clusteranzeigevorrichtung 191 ist in einem Armaturenbrett angeordnet, um ein Bild anzuzeigen. Insbesondere ist die Clusteranzeigevorrichtung 191 benachbart einer Windschutzscheibe so angeordnet, dass ein Fahrer U die Betriebsinformationen des Fahrzeugs 1, die Straßeninformationen oder die Fahrroute, usw. in einem Zustand, in welchem die Sichtlinie des Fahrers nicht stark von einem Bereich vor dem Fahrzeug 1 abweicht, erwerben kann. Die Clusteranzeigevorrichtung 191 kann ein Flüssigkristallanzeige(LCD)-Paneel oder ein Paneel aus organischen lichtemittierenden Dioden (OLED), usw. verwenden.
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Die Blickfeld-Anzeigevorrichtung 192 kann ein Bild auf eine Windschutzscheibe projizieren. Genauer gesagt, das von der Gesichtsfeld-Anzeigevorrichtung 192 auf die Windschutzscheibe projizierte Bild kann Bewegungsinformationen des Fahrzeugs 1, Straßeninformationen oder eine Fahrroute, usw. enthalten.
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Die anderen Fahrzeugsensoren 195 können einen Beschleunigungssensor, einen Gierratensensor, einen Lenkwinkelsensor, einen Geschwindigkeitssensor und dergleichen enthalten, um in dem Fahrzeug 1 enthalten zu sein und Fahrinformationen des Fahrzeugs 1 zu erfassen.
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Das Kommunikationssystem 180 kann eine Funkkommunikationseinheit zum Durchführen einer kontinuierlichen Kommunikation mit mehreren Fahrzeugen außerhalb des Fahrzeugs 1, eine interne Kommunikationseinheit zum Durchführen einer Kommunikation zwischen verschiedenen elektronischen Geräten in dem Fahrzeug 1 und eine Kommunikationssteuereinheit zum Steuern der Funkkommunikationseinheit und der internen Kommunikationseinheit enthalten.
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Das autonome Fahrsteuersystem 150 unterstützt das Fahren des Fahrzeugs 1 und kann eine Vorwärtskollisionsvermeidungs-Fahrfunktion, eine Fahrspurabweichungs-Warnfunktion, eine Totzonen-Überwachungsfunktion, eine Rückwärtsüberwachungsfunktion und dergleichen durchführen. Beispielsweise kann das autonome Fahrsteuersystem 150 ein Vorwärtskollisions-Warnsystem (FCW) zum Erfassen eines in der gleichen Richtung auf der Fahrspur vorausfahrenden Fahrzeugs und zum Vermeiden einer Kollision mit einem vorausfahrenden Fahrzeug, ein autonomes Notbremssystem (AEBS), das Stöße mildert, wenn eine Kollision mit dem vorausfahrenden Fahrzeug unvermeidbar ist, ein adaptives Fahrsteuersystem (ACC), das ein in der gleichen Richtung auf der Fahrspur vorausfahrendes Fahrzeug erfasst und automatisch beschleunigt oder verlangsamt gemäß der Geschwindigkeit eines vorausfahrenden Fahrzeugs, ein Spurabweichungs-Warnsystem (LDWS), das verhindert, dass ein Fahrzeug die Fahrspur verlässt, ein Spurhalte-Unterstützungssystem (LKAS) zum Steuern der Rückführung zu der gegenwärtigen Fahrspur, wenn bestimmt wird, dass ein Fahrzeug die Fahrspur verlässt, eine Totpunkt-Erfassungsvorrichtung (BSD), die einen Fahrer mit Informationen über sich an Totpunkten befindende Fahrzeuge versorgt, ein Hinterendenkollisions-Warnsystem (RCW), das ein in der gleichen Richtung auf der Fahrspur hinterherfährt erfasst und eine Kollision mit einem hinteren Fahrzeug vermeidet, und dergleichen enthalten.
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Das Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 zum genauen Erfassen des Straßenoberflächenzustands kann an dem Fahrzeug 1 angebracht sein, um das autonome Steuersystem 150 ordnungsgemäß zu betreiben.
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Die Konfiguration des Fahrzeugs 1 wurde vorstehend beschrieben.
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Die Konfiguration und die Arbeitsweise des Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200, das in dem Fahrzeug 1 enthalten ist, wird nachfolgend beschrieben.
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2 ist ein Blockschaltbild eines Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems nach einem Ausführungsbeispiel, 3 ist eine interne perspektivische Ansicht eines Fahrzeugs, das mit einem Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem nach einem Ausführungsbeispiel ausgestattet ist, und 4 ist ein internes Blockschaltbild einer elektronischen Steuereinheit, die in einem Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem nach einem Ausführungsbeispiel enthalten ist.
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Auch ist 5 ein Blockschaltbild eines Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems, das mit einem neuromorphen System gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel ausgestattet ist.
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Gemäß 2 enthält das Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 eine akustische Erfassungseinheit 10, eine elektronische Steuereinheit 20 und eine Anzeigeeinheit 30.
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Hier können die akustische Erfassungseinheit 10, die elektronische Steuereinheit 20 und die Anzeigeeinheit 30 durch das Kommunikationsnetz NT des Fahrzeugs 1 miteinander kommunizieren, und die Steuerwerte des Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 können auch über das Kommunikationsnetz NT des Fahrzeugs 1 zu dem autonomen Fahrsteuersystem 150 gesendet werden.
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Die akustische Erfassungseinheit 10, die zumindest ein Mikrofon enthält, kann in der Nähe der Räder FR, FL, RR und RL des Fahrzeugs 1 installiert sein, um Geräusche, die erzeugt werden, wenn eine Reibung zwischen den Rädern des Fahrzeugs 1 und der Straßenoberfläche auftritt, als ein Eingangssignal zu erhalten.
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Genauer gesagt, 3 ist ein Ausführungsbeispiel zur Erläuterung, dass ein erstes Mikrofon, ein zweites Mikrofon 12, ein drittes Mikrofon 13 und ein viertes Mikrofon 14, die in 2 gezeigt sind, an dem Fahrzeug 1 befestigt sind.
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Wie in 3 illustriert ist, kann das Fahrzeug 1 ein erstes Mikrofon 11, das nahe eines linken vorderen Rads FL in dem unteren Teil des Fahrzeugs installiert ist, und ein zweites Mikrofon 12, das nahe eines linken hinteren Rads RL in dem unteren Teil des Fahrzeugs installiert ist, enthalten, und es kann weiterhin ein drittes Mikrofon 13, das nahe eines rechten vorderen Rads FR in dem unteren Teil des Fahrzeugs installiert ist, und ein viertes Mikrofon 14, das nahe eines rechten hinteren Rads RR in dem unteren Teil des Fahrzeugs installiert ist, die nicht gezeigt sind, enthalten.
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Obgleich in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel beschrieben wurde, dass Schall durch das erste Mikrofon 11 bis zum vierten Mikrofon 14 der akustischen Erfassungseinheit 10 erhalten wird, ist es nicht erforderlich, das Geräusch jedes Rads zu messen, und das Geräusch kann auch auf der Grundlage von einem oder zwei Mikrofonen gemessen werden. Daher kann der durch das erste Mikrofon 11 bis vierte Mikrofon 14 erworbene Schall zu der elektronischen Steuereinheit 20 gesendet werden.
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Wie in einer inneren perspektivischen Ansicht des Fahrzeugs 1 in 3 kann sich die elektronische Steuereinheit 20 innerhalb des Fahrzeugs 1 befinden und insgesamt das Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 steuern, und sie kann einen Ergebniswert des Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 durch die Anzeigeeinheit (30 in 3) anzeigen.
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Das heißt, die elektronische Steuereinheit 20, die insgesamt das Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 steuert, enthält einen Hauptprozessor 21 zum Bestimmen des Straßenoberflächenzustands auf der Grundlage von akustischen Informationen, die durch die akustische Erfassungseinheit 10 erhalten wurden, und einen Speicher 22 zum Speichern verschiedener Daten.
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Der Speicher 22, der Programme und Daten des Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 speichert, kann einen nichtflüchtigen Speicher wie einen Flashspeicher, einen Festwertspeicher (ROM), einen löschbaren programmierbaren Festwertspeicher (EPROM) und einen elektrisch löschbaren programmierbaren Festwertspeicher (EEPROM) sowie einen flüchtigen Speicher wie einen S-RAM oder einen D-RAM enthalten.
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Der nichtflüchtige Speicher kann Steuerprogramme und Steuerdaten zum Steuern des Betriebs des Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 semipermanent speichern, und der flüchtige Speicher kann die Steuerprogramme und die Steuerdaten von dem nichtflüchtigen Speicher abrufen und vorübergehend speichern, sowie akustische Informationen, die von der akustischen Erfassungseinheit 10 erfasst wurden, und verschiedene Steuersignale, die von dem Hauptprozessor 21 ausgegeben wurden, vorübergehend speichern.
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Nachfolgend wird ein Verfahren zum Bestimmen eines Straßenoberflächenzustands in der elektronischen Steuereinheit 20 des in 2 illustrierten Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 beschrieben. Genauer gesagt, die elektronische Steuereinheit 20 enthält, wie in 4, die ein Blockschaltbild zum Erläutern der Softwarekonfiguration der elektronischen Steuereinheit 20 ist, illustriert ist, einen Signalprozessor 23 zum Verarbeiten von von der akustischen Erfassungseinheit 10 erhaltener akustischer Informationen, eine Steuervorrichtung 24 zum Bestimmen von Straßenoberflächenzustandsinformationen auf der Grundlage des von dem Signalprozessor 23 erworbenen Signals, und eine Lernvorrichtung 23, die einen Straßenoberflächenzustandswert lernt.
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Jedoch können die durch die Konfiguration der Steuervorrichtung 24 und der Lernvorrichtung 25 in der elektronischen Steuereinheit 20 des in 4 illustrierten Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 durch die Konfiguration der Musteranpassung enthaltend ein in 5 illustriertes neuromorphes System 27 durchgeführt werden. Insbesondere kann durch den Betrieb des mit dem neuromorphen System 27 ausgestatteten Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 der Straßenoberflächenzustand schneller und genauer bestimmt werden.
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Genauer gesagt, das in 5 illustrierte Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 kann die elektronische Steuereinheit 20 enthalten, die Signale von zumindest einem oder mehr Mikrofonen (dem ersten Mikrofon 11 bis vierten Mikrofon 14), die in der akustischen Erfassungseinheit 10 enthalten sind, verarbeitet und so steuert, dass musterangepasste Straßenoberflächenzustandsinformationen auf der Grundlage von durch das neuromorphe System 27 verarbeiteten Signalen angezeigt werden, wobei das neuromorphe System 27 aus mehreren Neuronen zusammengesetzt ist, um eine Musteranpassung durchzuführen. Nachfolgend wird der Signalprozessor 23, der die gleiche Konfiguration wie in den 4 und 5 gezeigt hat, zuerst beschrieben.
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Der Signalprozessor 23 verarbeitet ein akustisches Signal, das durch die akustische Erfassungseinheit 10 erhalten wurde. Genauer gesagt, der Signalprozessor 23 erwirbt akustische Signale, die in einem kontinuierlichen Stromformat von der Schallerfassungseinheit 10 empfangen wurden, auf einer Blockfür-Block-Basis, um einen Merkmalspunkt herauszuziehen. Insbesondere kann das Mel-Frequenz-Cepstrum-Koeffizienten (MFCC)-Transformationsverfahren verwendet werden, um einen Merkmalspunkt herauszuziehen.
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Genauer gesagt, der Signalprozessor 23 kann so konfiguriert sein, dass die Hälfte jedes Blocks überlappt, wenn Blöcke gebildet werden. Dies erfolgt zur Dämpfung einer Diskontuität zwischen Blöcken, indem sie durch ein Fensterfilter hindurchgehen. Als ein Beispiel für ein Fensterfilter kann ein Mamming-Fenster verwendet werden.
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Als Nächstes erzeugt der Signalprozessor 23 ein Cepstrum auf der Grundlage jedes durch das Fensterfilter hindurchgegangenen Blocks. Das Cepstrum ist ein Frequenzspektrum zweiter Ordnung, das durch eine nochmalige Fourier-Transformation des Spektrums eines Blocks erhalten wird, welches eine durch eine Funktion einer Zeitdomäne gebildete Funktion ist.
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Der Signalprozessor 23 führt eine schnelle Fourier-Transformation (FFT), eine dreieckige Filterbank, eine Log-Transformation und eine diskrete KosinusTransformation (DCT) durch.
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Zuerst wandelt ein FFT-Modul ein akustisches Zeitdomänensignal in ein Frequenzdomänensignal um, und eine 256 Punkt-FFT kann verwendet werden. Eine dreieckige Filterbank erleichtert die Erfassung der Energiespitzen bei jedem Frequenzpunkt und kann die Dimension für das Signal in der Frequenzdomäne durch die FFT herabsetzen. Das heißt, das erhaltene Frequenzdomänensignal wird durch mehrere Bandpassfilter geteilt.
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Ein Log-Umwandler führt eine Log-Operation bei jedem durch die dreieckige Filterbank hindurchgegangenen Koeffizienten durch, wodurch eine Vorverarbeitung der Berechnung eines Cepstrum-Koeffizienten durchgeführt wird.
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Ein DCT-Modul trennt dann das erzeugte Cepstrum in Niedrigfrequenz- und Hochfrequenzbereiche der Koeffizienten und zieht Merkmalspunkte mit Bezug auf die Wellenform von akustischen Signalen entsprechend den in dem Niedrigfrequenzbereich befindlichen Koeffizienten heraus.
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Daher kann der Signalprozessor 23 Merkmalsvektoren mit Bezug auf die Koeffizienten, die in dem Niedrigfrequenzbereich konzentriert sind, erwerben.
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Weiterhin führt als ein Beispiel der Signalprozessor 23 eine Funktion des Erzeugens eines Merkmalsvektors (Eingangsvektor), der in das neuromorphe System 27 von 5 einzugeben ist, durch. Das neuromorphe System 27 kann gleichzeitig den in das neuromorphe System 27 eingegebenen Vektor zu den Tausenden von Neuronen, die das Innere des neuromorphen Systems bilden, über einen parallelen Bus weiterleiten.
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Das heißt, jedes Neuron in dem neuromorphen System 27 kann das Messen des relativen Abstands zwischen den Mustervektoren und den Eingangsvektoren, die in den Neuronen gespeichert sind, starten, wenn die Merkmalsvektoren starten, eingegeben zu werden, und fortfahren, die Aktualisierung der Abstandswerte fortzusetzen, bis die Eingabe der Merkmalsvektoren beendet ist.
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Eine neuromorphe integrierte Schaltung, ein Halbleiter der nächsten Generation, der die menschlichen Gehirnneuronen nachahmt und eine Mustererkennung und -analyse, ein Musterlernen und -vergleichen durch eine einzige integrierte Schaltung ermöglicht.
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Genauer gesagt, das neuromorphe System 27 vergleicht den empfangenen Merkmalsvektor mit einem in dem Wissen gespeicherten Bezugsmuster und sendet neu den Kategoriewert des Neurons, das das ähnlichste Muster hält, zu der Steuervorrichtung 44 als einen Rückkehrwert. Hier kann das Wissen eine Datenbank sein, in der durch Neuronen gespeicherte Muster eine Datenbank sind.
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Somit sendet und empfängt die elektronische Steuereinheit 20 Daten zu und von dem neuromorphen System 27 und verarbeitet das erworbene akustische Signal.
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Insbesondere führt die elektronische Steuereinheit 20 eine Anpassungsanalyse mit den vorher in dem neuromorphen System 27 gespeicherten klassifizierten Mustern auf der Grundlage der berechneten Merkmalsvektoren durch.
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Demgemäß vergleicht die elektronische Steuereinheit 20 ein Muster des berechneten Merkmalsvektors mit mehreren in einer integrierten Schaltung (IC) des neuromorphen Systems 27 gespeicherten Mustern. Das heißt, die elektronische Steuereinheit 20 führt das Ergebnis des Anpassens des Merkmalsvektors eines akustischen Signals, das ein Block ist, mit dem Muster, das der in dem neuromorphen System 27 gespeicherten Datenbank am ähnlichsten ist, ohne Durchführung irgendeiner zusätzlichen Berechnung zurück.
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Daher empfängt die Steuervorrichtung 24 mehrere Schallblock-Klassifizierungsergebnisse, die von dem neuromorphen System 27 eingegeben wurden, und führt eine endgültige Bestimmung über den gegenwärtigen Straßenoberflächenzustand durch. Als eine Folge wird ein Straßenoberflächenzustand, der die Erkennungsergebnisse des neuromorphen Systems 27 zusammensetzt, von der Steuervorrichtung 24 ausgegeben.
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Zu diesem Zweck kann die Steuervorrichtung 24 mehrere Muster in einem Flashspeicher, einem Festwertspeicher (ROM), einem löschbaren programmierbaren Festwertspeicher (EPROM), einem elektrisch löschbaren programmierbaren Festwertspeicher (EEPROM) oder dergleichen, die nicht flüchtige Speicher sind, speichern. Demgemäß kann die Steuervorrichtung 24 Geräusche der Straßenoberfläche unter verschiedenen Temperaturbedingungen und verschiedenen Umweltbedingungen registrieren, sie in Merkmalsvektoren umwandeln und sie vorher speichern.
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Als Nächstes kann, wenn ein in der Steuervorrichtung 24 erhaltener Merkmalsvektor nicht in der mehrere vorher gespeicherte Merkmalsvektoren enthaltenden Datenbank vorhanden ist, die Lernvorrichtung 25 nach 4 einen Lernvorgang durch Hinzufügen des Merkmalsvektors zu der Datenbank als einen neuen Typ von Merkmalsvektormuster durchführen. Das heißt, die Lernvorrichtung 25 kann Vektoren so hinzufügen, dass sie in dem Wissen des neuromorphen Systems 27 nach 5 enthalten sind.
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Weiterhin ist die Lernvorrichtung 25 in dem mit Bezug auf 2 beschriebenen Speicher 22 enthalten und kann insbesondere in einem Flashspeicher, einem Festwertspeicher (ROM), einem löschbaren programmierbaren Festwertspeicher (EPROM), einem elektrisch löschbaren programmierbaren Festwertspeicher (EEPROM) oder dergleichen, die nicht flüchtige Speicher sind, gespeichert werden. Weiterhin kann, obgleich dies nicht illustriert ist, die Lernvorrichtung 25 die akustischen Straßenoberflächensignale, die in verschiedenen Umfeldern registriert sind, angemessen editieren oder verarbeiten, da das Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 selbst mit einem PC-System verbunden ist (durch Funk oder leitungsgebunden). In diesem Fall können eine Serienkommunikation oder eine USB-Schnittstelle usw. für die Verbindung mit dem PC-System, aber nicht hierauf beschränkt, verwendet werden.
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Daher hat in dem neuromorphen System 27 von 5 jedes Neuron einen lokalen Speicher, und jedes Muster ist in diesem Speicher gespeichert. Das in dem lokalen Speicher der Neuronen zu speichernde Muster wird offline durch ein getrenntes Programm erhalten.
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Schließlich kann das Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 die Konfiguration der Anzeigeeinheit 30 enthalten. Die Anzeigeeinheit 30 kann dem Fahrer den von der Steuervorrichtung 24 bestimmten Straßenoberflächenzustand anzeigen. Genauer gesagt, die Anzeigeeinheit 30 kann durch die Konfiguration der Cluster-Anzeigevorrichtung 191 des Eingabe/Ausgabe-Steuersystems 190 anzeigen, ist aber nicht hierauf beschränkt.
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Zusätzlich kann das Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 die Informationen über den erfassten Straßenoberflächenzustand zu dem autonomen Fahrsteuersystem 150 liefern, wodurch es das autonome Fahren des Fahrzeugs so unterstützt, dass es sicher durchgeführt werden kann.
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Die Konfiguration des Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 nach der vorliegenden Offenbarung wurde vorstehend beschrieben.
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Nachfolgend wird die Arbeitsweise des Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 nach der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Die 6 und 7 sind Flussdiagramme, die ein Straßenoberflächenzustands-Erfassungsverfahren illustrieren.
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Zuerst empfängt, wie in 6 illustriert ist, das Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 ein akustisches Signal von der akustischen Erfassungseinheit 10 (1000).
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Das Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystem 200 führt die Fourier-Transformation bei dem empfangenen akustischen Signal durch (2000). Genauer gesagt, die Fourier-Transformation wird durch den Signalprozessor 23 in der elektronischen Steuereinheit 20 durchgeführt, und der Signalprozessor 23 zieht einen Merkmalspunkt heraus durch Erwerben eines akustischen Signals, das in einem kontinuierlichen Stromformat auf einer Blockbasis in der akustischen Erfassungseinheit 10 empfangen wurde. Genauer gesagt, der Signalprozessor 23 kann so konfiguriert sein, dass eine Hälfte jedes Blocks überlappt, wenn Blöcke gebildet werden. Dies dient zur Dämpfung der Diskontinuität zwischen Blöcken, indem diese durch ein Fensterfilter hindurchgeführt werden. Als ein Beispiel für ein Fensterfilter kann ein Hamming-Fenster verwendet werden.
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Als Nächstes erzeugt der Signalprozessor 23 ein Cepstrum auf der Grundlage jedes durch das Fensterfilter hindurchgegangenen Blocks (3000). Weiterhin zieht auf der Grundlage des erzeugten Cepstrums der Signalprozessor 23 Merkmalspunkte heraus (4000) und erwirbt einen Merkmalsvektor für die in dem Niedrigfrequenzbereich konzentrierten Koeffizienten auf der Grundlage der herausgezogenen Merkmalspunkte (5000).
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Zu dieser Zeit wird der Merkmalsvektor einer Musteranpassung mit mehreren Merkmalsvektoren, die vorher in der elektronischen Steuereinheit 20 gespeichert wurden, unterzogen (6000), und die elektronische Steuereinheit 20 bestätigt den Zustand der Straßenoberfläche, auf der das Fahrzeug gegenwärtig fährt.
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Genauer gesagt, die elektronische Steuereinheit 20 berechnet einen Merkmalsvektor und führt eine Musteranpassung zwischen dem Merkmalsvektor und mehreren vorher gespeicherten Merkmalsvektoren durch, um den Straßenoberflächenzustand zu bestimmen (6000). Nachfolgend wird ein Steuerverfahren nach der Musteranpassung zwischen dem berechneten Merkmalsvektor und mehreren vorher gespeicherten Merkmalsvektoren, die von der elektronischen Steuereinheit 20 bereitgestellt wurden, mit Bezug auf das Flussdiagramm von 7 beschrieben.
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Zuerst liefert, wenn ein Muster durch Durchführung einer Musteranpassung zwischen einem Merkmalsvektor und mehreren vorher gespeicherten Merkmalsvektoren angepasst wird (JA von 6100), die elektronische Steuereinheit 20 Straßenoberflächeninformationen entsprechend dem Muster (7000).
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Weiterhin kann, wenn ein durch di Steuervorrichtung 24 erworbener Merkmalsvektor nicht in der Datenbank, die die mehreren vorher gespeicherten Merkmalsvektoren enthält, vorhanden ist (NEIN von 6100), die Lernvorrichtung 25 des Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 einen Lernvorgangs durch Hinzufügen des Merkmalsvektors zu der Datenbank als einen neuen Typ von Merkmalsvektormuster durchführen (8000).
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Weiterhin kann die Lernvorrichtung 25 des Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems 200 durch die Steuervorrichtung 24 erworbene Merkmalsvektoren zu der die mehreren Merkmalsvektoren enthaltenden Datenbank hinzufügen und diese als Basisdaten für die Bestimmung des Straßenoberflächenzustands speichern und verwenden.
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Wie aus dem Vorstehenden ersichtlich ist, kann die vorliegende Offenbarung das autonome Fahrvermögen eines autonom fahrenden Fahrzeugs durch Minimieren eines Berechnungsaufwands eines Straßenoberflächenzustands-Erfassungssystems verbessern und unmittelbar den Straßenoberflächenzustand berücksichtigen und diesen einem Fahrer anzeigen.
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Demgemäß kann die vorliegende Offenbarung das Straßenoberflächenzustands-Erfassungsvermögen verbessern, indem ein hochzuverlässiges Straßenoberflächenzustands-Erfassungsverfahren zum direkten Analysieren des Straßenoberflächenzustands unabhängig von Wetterinformationen wie über die Temperatur oder Feuchtigkeit angegeben wird.
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Obgleich die vorliegende Offenbarung mit Bezug auf ein in den begleitenden Zeichnungen illustriertes Ausführungsbeispiel beschrieben wurde, ist für den Fachmann ersichtlich, dass diese nur veranschaulichend ist, und verschiedene Änderungen und Modifikationen können vorgenommen werden, ohne den Bereich der vorliegenden Offenbarung zu verlassen. Demgemäß ist der wahre Bereich der vorliegenden Offenbarung nur durch die angefügten Ansprüche zu bestimmen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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