DE202017105656U1 - Predictive measuring system, actuator control system and apparatus for operating the predictive measuring system and / or the actuator control system - Google Patents
Predictive measuring system, actuator control system and apparatus for operating the predictive measuring system and / or the actuator control system Download PDFInfo
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Abstract
System, insbesondere ein prädiktives Messsystem (23) umfassend ein tiefes neuronales Netz, das zum Ermitteln zumindest einer zukünftigen Ausgangsgröße (ỹt+1) abhängig von zumindest einer aktuellen Eingangsgröße (xt) eingerichtet ist, umfassend: – zwei wenigstens mittelbar, insbesondere unmittelbar, hintereinander geschaltete Module (24, 25) und eine Erfassungseinheit (210), wobei die Erfassungseinheit (210) eingerichtet ist, um die aktuelle Eingangsgröße (xt) zu erfassen und die aktuelle Eingangsgröße (xt) an mindestens eines der Module (24, 25) zu übermitteln und wobei die Module (24, 25) zum Ermitteln der zukünftigen Ausgangsgröße (ỹt+1) abhängig von der aktuellen Eingangsgröße (xt) und abhängig von einer vorhergehenden Zwischengröße (mt-1) eingerichtet sind, wobei – zumindest eines dieser zwei Module (24, 25) ein rekurrentes Modul (25) ist und das rekurrente Modul (25) eingerichtet ist, um eine aktuelle Zwischengröße (mt) abhängig von einer aktuellen inneren Eingangsgröße (zt) des rekurrenten Moduls (25) und abhängig von der vorhergehenden Zwischengröße (mt-1) zu ermitteln, wobei – die vorhergehende Zwischengröße (mt-1) abhängig von einer vorhergehenden Eingangsgröße (xt-1) des Systems mittels des rekurrenten Moduls (25) des Systems ermittelt wurde.System, in particular a predictive measuring system (23) comprising a deep neural network, which is set up to determine at least one future output variable (ỹt + 1) as a function of at least one current input variable (xt), comprising: - two at least indirectly, in particular directly, one behind the other switched modules (24, 25) and a detection unit (210), wherein the detection unit (210) is adapted to detect the current input quantity (xt) and the current input quantity (xt) to at least one of the modules (24, 25) and wherein the modules (24, 25) are arranged for determining the future output variable (ỹt + 1) as a function of the current input variable (xt) and dependent on a preceding intermediate variable (mt-1), wherein - at least one of these two modules ( 24, 25) is a recurrent module (25) and the recurrent module (25) is arranged to set a current intermediate size (mt) dependent on a current one internal input (zt) of the recurrent module (25) and dependent on the previous intermediate size (mt-1) to determine where - the previous intermediate size (mt-1) depending on a previous input (xt-1) of the system by means of the recurrent Module (25) of the system was determined.
Description
Technisches GebietTechnical area
Die Erfindung betrifft ein prädiktives Messsystem, welches insbesondere ein tiefes neuronales Netz umfassen kann, das zum Ermitteln einer zukünftigen Ausgangsgröße abhängig von einer Eingangsgröße eingerichtet ist. Ferner betrifft die Erfindung ein Aktorsteuerungssystem, welches das prädiktive Messsystem umfasst. Das Aktorsteuerungssystem ist dafür eingerichtet, einen Aktor mittels einer zukünftigen Aktoransteuerungsgröße abhängig von einer aktuellen Eingangsgröße zu steuern. Ebenso betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zum Betreiben des prädiktiven Messsystems oder des Aktorsteuerungssystems.The invention relates to a predictive measuring system, which may in particular comprise a deep neural network, which is set up to determine a future output variable as a function of an input variable. Furthermore, the invention relates to an actuator control system comprising the predictive measuring system. The actuator control system is configured to control an actuator by means of a future actuator drive quantity dependent on a current input. Likewise, the invention relates to a device for operating the predictive measuring system or the actuator control system.
Stand der TechnikState of the art
Aus der
Die Erfindung hat demgegenüber den Vorzug, dass diese eine Vorhersage für einen zukünftigen Zeitpunkt treffen kann, ob sich das Fahrzeug in einer nachfolgenden Verkehrsszene in der Detektionszone befinden wird.By contrast, the invention has the advantage that it can make a prediction for a future point in time whether the vehicle will be in the detection zone in a subsequent traffic scene.
Damit ist es möglich, basierend auf dem aktuellen Eingangssignal direkt den Zustand des Eingangssignals zu einem Zeitpunkt in der Zukunft zu prognostizieren. Dieses prädiktive Verhalten ist wünschenswert, da hiermit zum Beispiel schneller eine sicherheitsrelevante Handlung eingeleitet werden kann wie zum Beispiel eine Notbremsung, um einen Unfall oder eine Kollision zu verhindern.This makes it possible to directly predict the state of the input signal at a time in the future based on the current input signal. This predictive behavior is desirable because it can be used, for example, more quickly initiate a safety-relevant action such as emergency braking to prevent an accident or collision.
Vorteile der ErfindungAdvantages of the invention
Das erfindungsgemäße System hat demgegenüber den Vorteil, dass dieses eine zukünftige Ausgangsgröße abhängig von der aktuellen Eingangsgröße ermitteln kann. Darüber hinaus werden ein geringer Rechenaufwand und keine durch einen Menschen gelabelten Trainingsdaten zum Trainieren des prädiktiven Messsystems benötigt. Ein weiterer Vorteil ist, dass durch das prädiktive Verhalten weniger Messungen durchgeführt werden müssen. Denn durch das prädiktive Verhalten, kann basierend auf einer aktuellen Messung ein zukünftiger Zustand prognostiziert werden, der eine nachfolgende Messung charakterisiert. Dadurch ist es möglich mit weniger Messungen oder kürzere Messungen trotzdem eine hohe Messgenauigkeit durch das erfindungsgemäße System bereitzustellen, wodurch auch die Effizienz der Messungen erhöht wird. In contrast, the system according to the invention has the advantage that it can determine a future output variable as a function of the current input variable. In addition, low computational effort and no human-labeled training data is needed to train the predictive measurement system. Another advantage is that fewer measurements need to be made by the predictive behavior. Because by the predictive behavior, based on a current measurement, a future state can be predicted, which characterizes a subsequent measurement. This makes it possible, with fewer measurements or shorter measurements, nevertheless to provide a high measuring accuracy by the system according to the invention, which also increases the efficiency of the measurements.
Offenbarung der ErfindungDisclosure of the invention
In einem ersten Aspekt betrifft die Erfindung ein System, insbesondere ein prädiktives Messsystem, das zum Ermitteln zumindest einer zukünftigen Ausgangsgröße abhängig von zumindest einer aktuellen Eingangsgröße eingerichtet ist. Das prädiktive Messsystem kann insbesondere ein tiefes neuronales Netz umfassen. Das System umfasst folgende Merkmale: Zwei wenigstens mittelbar, insbesondere unmittelbar, hintereinander geschaltete Module und eine Erfassungseinheit. Dabei ist die Erfassungseinheit eingerichtet, um eine aktuelle Eingangsgröße zu erfassen und diese mindestens an eines der Module zu übermitteln. Die Module sind dafür eingerichtet, die zukünftige Ausgangsgröße abhängig von der aktuellen Eingangsgröße und abhängig von einer vorhergehenden Zwischengröße zu ermitteln. Zumindest eines dieser zwei Module ist ein rekurrentes Modul und das rekurrente Modul ist dafür eingerichtet, eine aktuelle Zwischengröße abhängig von einer aktuellen inneren Eingangsgröße des rekurrenten Moduls und abhängig von der vorhergehenden Zwischengröße zu ermitteln. Dabei wurde die vorhergehende Zwischengröße abhängig von einer vorhergehenden Eingangsgröße des Systems mittels des rekurrenten Moduls des Systems ermittelt.In a first aspect, the invention relates to a system, in particular a predictive measuring system, which is set up to determine at least one future output variable as a function of at least one current input variable. The predictive measuring system may in particular comprise a deep neural network. The system comprises the following features: Two modules, at least indirectly, in particular directly, one behind the other, and a detection unit. In this case, the detection unit is set up to detect a current input variable and to transmit it to at least one of the modules. The modules are designed to determine the future output variable depending on the current input variable and dependent on a previous intermediate variable. At least one of these two modules is a recurrent module and the recurrent module is adapted to determine a current intermediate size depending on a current internal input of the recurrent module and dependent on the previous intermediate size. The previous intermediate variable was determined as a function of a previous input of the system by means of the recurrent module of the system.
Unter wenigstens mittelbar, insbesondere unmittelbar, hintereinander geschalteten Modulen kann verstanden werden, dass ein Eingang eines Moduls unmittelbar mit einem Ausgang des vorherigen Moduls verbunden sein kann. Ebenso kann darunter verstanden werden, dass die Verschaltung der Eingänge der Module mittelbar mit den Ausgängen der vorherigen Modulen verschaltet sein können, wobei zwischen den Ausgängen und Eingängen der jeweiligen Modulen eine weitere Komponente, wie zum Beispiel ein Filter, dazwischen geschaltet sein kann. By at least indirectly, in particular directly, modules connected in series can be understood that an input of a module can be connected directly to an output of the previous module. Likewise, it can be understood that the interconnection of the inputs of the modules can be interconnected indirectly with the outputs of the previous modules, wherein between the outputs and inputs of the respective modules, a further component, such as a filter, can be connected in between.
Die aktuelle Eingangsgröße ist diejenige Eingangsgröße aus einer zeitlichen Abfolge von Eingangsgrößen, die einem vorgebbaren aktuellen Zeitpunkt zugeordnet ist. The current input variable is that input variable from a chronological sequence of input variables that is assigned to a predefinable current time.
Die zukünftige Ausgangsgröße ist diejenige Ausgangsgröße aus einer zeitlichen Abfolge von Ausgangsgrößen, die einem vorgebbaren nachfolgenden Zeitpunkt aus einer zeitlichen Abfolge von Ausgangsgrößen zugeordnet ist. Dabei ist die aktuelle Zwischengröße diejenige Zwischengröße aus einer zeitlichen Abfolge von Zwischengrößen, die dem vorgebbaren aktuellen Zeitpunkt zugeordnet ist. The future output variable is that output variable from a temporal sequence of output variables that is assigned to a predefinable subsequent time from a time sequence of output variables. The current intermediate size is the intermediate size a temporal sequence of intermediate variables, which is assigned to the predefinable current time.
Die vorhergehende Zwischengröße ist diejenige Zwischengröße aus der zeitlichen Abfolge von Zwischengrößen, die einem vorgebbaren vorhergehenden Zeitpunkt zugeordnet ist. The preceding intermediate variable is the intermediate variable from the temporal sequence of intermediate variables which is assigned to a predefinable preceding time.
Die aktuelle innere Eingangsgröße ist die Eingangsgröße des rekurrenten Moduls und kann entweder die aktuelle Eingangsgröße des Systems oder eine Ausgangsgröße eines vorhergeschalteten Moduls sein.The current inner input is the input of the recurrent module and may be either the current input of the system or an output of a pre-switched module.
Die Ausgangsgröße ist eine charakterisierende Größe der Eingangsgröße. Das System, insbesondere das prädiktive Messsystem, hat den Vorteil, dass es ermöglicht, ausschließlich auf Basis von Eingangsgrößen bis zum vorgegebenen Zeitpunkt, eine nachfolgende Ausgangsgröße zu prädizieren.The output is a characterizing size of the input. The system, in particular the predictive measuring system, has the advantage that it makes it possible to predict a subsequent output variable exclusively on the basis of input variables up to the predefined time.
In einer besonders vorteilhaften Weiterentwicklung umfasst das System zusätzlich eine Aktorsteuereinheit, welche zum Steuern eines Aktors abhängig von der zukünftigen Ausgangsgröße des Systems eingerichtet ist. Ein Aktor kann beispielhaft ein Fahrzeug sein und das System der besonders vorteilhaften Weiterentwicklung, insbesondere ein Aktorsteuerungssystem, steuert das Fahrzeug, um zum Beispiel Kollisionen des Fahrzeuges mit anderen Verkehrsteilnehmern oder mit Gegenständen zu prädizieren und zu vermeiden. Des Weiteren kann das System auch auf dynamisch ändernde Verkehrszeichen, z.B. eine Ampel, oder Veränderungen der Fahrverhalten der benachbarten Fahrzeuge den Aktor, in diesem Fall insbesondere den Motor oder das Fahrzeug, ansteuern, sodass das Fahrverhalten des Fahrzeuges auf die veränderte Verkehrssituation angepasst werden kann. Der Aktor kann alternativ auch eine zumindest teilautonomen Maschine oder ein zumindest teilautonomer Roboter sein, aber auch ein Alarmanlage sein, welche beispielsweise einen Warnton ausgibt, wenn die Aktorsteuereinheit eine bestimmte Ausgangsgrößen des prädiktiven Messsystems des Systems erhält und die Alarmanlage dementsprechend ansteuert.In a particularly advantageous further development, the system additionally comprises an actuator control unit which is set up to control an actuator as a function of the future output variable of the system. An actuator can be a vehicle by way of example, and the system of particularly advantageous further development, in particular an actuator control system, controls the vehicle in order, for example, to predict and avoid collisions of the vehicle with other road users or with objects. Furthermore, the system can also be adapted to dynamically changing traffic signs, e.g. a traffic light, or changes the driving behavior of the adjacent vehicles the actuator, in this case, in particular the engine or the vehicle, control, so that the driving behavior of the vehicle can be adapted to the changed traffic situation. Alternatively, the actuator can also be an at least semi-autonomous machine or an at least partially autonomous robot, but also an alarm system which, for example, emits a warning tone if the actuator control unit receives a certain output variable of the system's predictive measuring system and actuates the alarm system accordingly.
Besonders vorteilhaft ist, wenn eine Vorrichtung zum Betreiben des Systems eingerichtet ist. Dabei umfasst die Vorrichtung ein maschinenlesbares Speichermedium, auf dem Befehle gespeichert sind, die beim Ausführen durch einen Computer bewirken, das der Computer ein Verfahren mit den folgenden Schritten ausführt:
- – Ermitteln einer ersten zukünftigen Ausgangsgröße mittels des Systems aus der aktuellen Eingangsgröße und der vorhergehenden Zwischengröße.
- – Ermitteln einer zweiten zukünftigen Ausgangsgröße mittels eines weiteren Systems, insbesondere ausschließlich, aus einer nachfolgenden Eingangsgröße.
- – Trainieren des Systems mittels der ersten zukünftigen Ausgangsgröße des Systems und der zweiten zukünftigen Ausgangsgröße des weiteren Systems. Das weitere System kann ein weiteres Messsystem sein, wenn das prädiktive Messsystem trainiert wird. Wird das Aktorsteuerungssystem, das das prädiktive Messsystem umfasst, trainiert, kann das weitere System ein weiteres Aktorsteuerungssystem, das das weitere Messsystem umfasst, sein. Die nachfolgende Eingangsgröße ist diejenige Eingangsgröße aus einer zeitlichen Abfolge von Eingangsgrößen, die einem vorgebbaren nachfolgenden Zeitpunkt zugeordnet ist. Da das System, insbesondere das prädiktive Messsystem oder das Aktorsteuerungssystem, mittels eines weiteren Systems trainiert wird, werden keine gelabelten Trainingsdaten benötigt, da während des Trainieren des Systems die Label der Trainingsdaten durch das weitere System generiert werden. Die Module des Systems, insbesondere des prädiktiven Messsystems, weisen eine parametrisierbare Struktur auf, die durch eine Übertragungsfunktion charakterisiert werden kann. Dabei gibt die Übertragungsfunktion für eine gegebene Parametrisierung der Struktur an, welche Ausgangsgröße das Modul für die gegebene Eingangsgröße ermittelt. Während des Trainings wird die Parametrisierung der Struktur des Moduls optimiert, sodass das Modul für eine gegebene Eingangsgröße eine gewünschte Ausgangsgröße generiert. Das Trainieren des Systems umfasst dabei die Optimierung einer Parametrisierung von zumindest einem Modul des prädiktiven Messsystems. Für das Trainieren des Systems können unterschiedliche Trainingsgrößen verwendet werden, wie zum Beispiel die Ausgangsgröße des Systems und die des weiteren Systems, um abhängig von diesen einen Fehler zu ermitteln. In Abhängigkeit von dem ermittelten Fehler wird die Parametrisierung der Module des Systems nach einer vorgebbaren Methode angepasst bzw. optimiert, sodass der Fehler kleiner wird. Sobald der Fehler verschwindet oder innerhalb eines vorgegebenen Toleranzbereiches liegt, kann das Trainieren des Systems, insbesondere des prädiktiven Messsystems, beendet werden.
- - Determining a first future output by means of the system of the current input and the previous intermediate size.
- - Determining a second future output by means of another system, in particular exclusively, from a subsequent input.
- - Training the system by means of the first future output of the system and the second future output of the other system. The other system may be another measuring system if the predictive measuring system is trained. When the actuator control system comprising the predictive measurement system is trained, the further system may be another actuator control system comprising the further measurement system. The subsequent input variable is that input variable from a time sequence of input variables which is assigned to a predefinable subsequent time. Since the system, in particular the predictive measuring system or the actuator control system, is trained by means of a further system, no labeled training data is required because during training of the system the labels of the training data are generated by the further system. The modules of the system, in particular of the predictive measuring system, have a parameterizable structure that can be characterized by a transfer function. For a given parameterization of the structure, the transfer function indicates which output variable the module determines for the given input variable. During training, the parameterization of the structure of the module is optimized so that the module generates a desired output for a given input. The training of the system comprises the optimization of a parameterization of at least one module of the predictive measuring system. For training the system different training variables can be used, such as the output of the system and those of the other system, in order to determine an error depending on these. Depending on the detected error, the parameterization of the modules of the system is adjusted or optimized according to a predefinable method, so that the error becomes smaller. As soon as the error disappears or lies within a predetermined tolerance range, the training of the system, in particular of the predictive measuring system, can be ended.
Vorteilhafterweise umfassen die derart ausgebildeten und gespeicherten Befehle, dass das Verfahren, das der Computer ausführt, wenn diese Befehle auf dem Computer ausgeführt werden, derart abläuft, dass die zukünftige Ausgangsgröße abhängig von der aktuellen Eingangsgröße mittels des Systems ermittelt wird.Advantageously, the instructions thus formed and stored include that the process performed by the computer when these instructions are executed on the computer is such that the future output is determined by the system depending on the current input.
In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist das rekurrente Modul ein LSTM-Modul, wobei ein LSTM-Modul ein Lang-/Kurzzeitgedächtnis-Modul (Long Short Term Memory-Modul) ist.In a further advantageous embodiment, the recurrent module is an LSTM module, wherein an LSTM module is a long-term memory module (Long Short Term Memory Module).
In einer vorteilhaften Weiterentwicklung umfasst das weitere System eine Mehrzahl von Modulen. Dabei sind die gespeicherten Befehle derart ausgebildet, dass das Verfahren, das der Computer ausführt, wenn diese Befehle auf dem Computer ausgeführt werden, derart abläuft, dass bei dem Trainieren des Systems zusätzlich eine Differenz zwischen einer inneren Ausgangsgröße eines der Module des Systems und einer inneren Ausgangsgröße eines der Module des weiteren Systems berücksichtig wird. Die Differenz zwischen den inneren Ausgangsgrößen kann als ein Abstandsmaß zwischen zwei Größen definiert sein, insbesondere ein logarithmisch berechnetes Abstandsmaß, wie zum Beispiel eine Kreuzentropie.In an advantageous further development, the further system comprises a plurality of modules. The stored instructions are arranged such that the process that the computer performs when executing these instructions on the computer is such that, when the system is trained, there is additionally a difference between an internal output of one of the modules of the system and an internal one Output size of one of the modules of the other system is taken into account. The difference between the inner output quantities may be defined as a distance measure between two quantities, in particular a logarithmically calculated distance measure, such as, for example, a cross entropy.
Vorteilhaft ist, wenn das System, insbesondere das prädiktive Messsystem oder das Aktorsteuerungssystem, mindestens ein Modul aufweist, das zumindest verhaltensgleich wie ein Modul des weiteren Systems, insbesondere weiteren Messsystems oder weiteren Aktorsteuerungssytems, ist und die gespeicherten Befehle derart ausgebildet sind, dass das Verfahren, das der Computer ausführt, wenn diese Befehle auf dem Computer ausgeführt werden, derart abläuft, dass das Trainieren des Systems zumindest das Trainieren eines nicht verhaltensgleichen Moduls des Systems, verglichen mit einem jeden Modul des weiteren Systems, umfasst.It is advantageous if the system, in particular the predictive measuring system or the actuator control system, has at least one module which is at least equal in behavior to a module of the further system, in particular a further measuring system or further Aktorsteuerungssemsem, and the stored commands are designed such that the method, the computer executes when executing these instructions on the computer, such that training the system at least includes training a non-behavioral module of the system as compared to each module of the further system.
Ein Modul ist zu einem zweiten Modul verhaltensgleich, wenn für eine Menge an Eingangsgrößen die Ausgangsgrößen des Moduls identisch oder ähnlich mit einer Abweichungen innerhalb eines vorgegebenen Toleranzbereiches zu den Ausgangsgrößen des zweiten Moduls sind, welches dieselben Eingangsgrößen erhält. Das impliziert, dass ein verhaltensgleiches Modul die Menge an Eingangsgrößen auf jeweils dieselben oder innerhalb einem vorgegebenen Toleranzbereich ähnliche Ausgangsgrößen abbildet wie das zweite Modul. Dabei ist die Abbildung des verhaltensgleichen Moduls der Eingangsgrößen auf die Ausgangsgrößen identisch oder ähnlich mit Abweichungen innerhalb eines vorgegebenen Toleranzbereichs zu der Abbildung des zweiten Moduls der Eingangsgrößen auf die Ausgangsgrößen. Die Abbildung erfolgt über eine Übertragungsfunktion des Moduls, wobei die Übertragungsfunktion von der Parametrisierung der Struktur des Moduls abhängig ist. Die Abbildung kann aber auch durch eine hinterlegte Tabelle für das jeweilige Modul definiert sein, wobei die Tabelle die Zuordnung der Ausgangsgrößen für gegebene Eingangsgrößen umfasst. Es sei angemerkt, dass ein verhaltensgleiches Modul zu einem zweiten Modul nicht voraussetzt, dass die charakterisierenden Strukturen der Übertragungsfunktionen der Modulen oder die hinterlegten Tabellen der Module identisch sein müssen, jedoch setzt ein verhaltensgleiches Modul zu einem zweiten Modul voraus, dass die erzielten Abbildungen der jeweiligen Übertragungsfunktionen oder Tabellen der Module identisch bzw. ähnlich mit Abweichungen innerhalb eines vorgegebenen Toleranzbereichs sind.A module is behaviorally equal to a second module if for a set of inputs the outputs of the module are identical or similar with deviations within a predetermined tolerance range to the outputs of the second module receiving the same inputs. This implies that a behaviorally similar module maps the set of input quantities to output values that are the same or similar within a predetermined tolerance range as the second module. In this case, the mapping of the behavior-like modulus of the input variables to the output variables is identical or similar with deviations within a predefined tolerance range from the mapping of the second modulus of the input variables to the output variables. The mapping takes place via a transfer function of the module, whereby the transfer function depends on the parameterization of the structure of the module. However, the mapping can also be defined by a stored table for the respective module, wherein the table comprises the assignment of the output variables for given input variables. It should be noted that a behaviorally similar module to a second module does not require that the characterizing structures of the transfer functions of the modules or the stored tables of the modules must be identical, however, a behaviorally equal module to a second module presupposes that the obtained images of the respective Transfer functions or tables of the modules are identical or similar with deviations within a specified tolerance range.
Besonders vorteilhaft ist, wenn das Modul des Systems, welches verhaltensgleich wie ein Modul des weiteren Systems ist, die gleiche parametrisierte Struktur wie das Modul des weiteren Systems umfasst.It is particularly advantageous if the module of the system which has the same behavior as a module of the further system has the same parameterized structure as the module of the further system.
Ebenfalls besonders vorteilhaft ist, wenn das Modul des Systems, welches verhaltensgleich wie ein Modul des weiteren Systems ist, eine komprimierte parametrisierte Struktur des Modul des weiteren Systems umfasst.It is also particularly advantageous if the module of the system which has the same behavior as a module of the further system comprises a compressed parameterized structure of the module of the further system.
In einer vorteilhaften Weiterentwicklung sind die gespeicherten Befehle derart ausgebildet, dass das Verfahren, das der Computer ausführt, wenn diese Befehle auf dem Computer ausgeführt werden, derart abläuft, dass mindestens ein Modul des Systems, das verhaltensgleich wie ein Modul des Systems ist, während des Trainierens des Systems nicht trainiert wird.In an advantageous further development, the stored instructions are arranged such that the method performed by the computer when executing these instructions on the computer is such that at least one module of the system that is behaving as a module of the system during the time period Training the system is not trained.
Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung sind in den beiliegenden Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Dabei zeigen:Embodiments of the present invention are illustrated in the accompanying drawings and explained in more detail in the following description. Showing:
Kurze Beschreibung der ZeichnungenBrief description of the drawings
Das Messsystem (
Die Ausgangsgröße (yt) des Messsystems (
Bevorzugt sind die Module (
Beispielsweise kann die zukünftige Ausgangsgröße (ỹt+1) des prädiktiven Messsystems (
Das prädiktive Messsystem (
Bevorzugt sind die Module (
In Schritt
Nachdem Schritt
Nachdem Schritt
Optional wird der Schritt
Die Optimierung der Parametrisierung kann beispielhaft durch ein automatisiertes kombinatorisches Suchen einer geeigneten Parametrisierungsmöglichkeit durchgeführt werden. Bevorzugt aber mittels einer vorgebbaren Optimierungsmethode, um beispielsweise iterativ die optimale Parametrisierung zu berechnen unter einer Nebenbedingung, z.B. dass die zukünftigen Ausgangsgrößen (ŷt+1, yt+1) sich angleichen sollen.The optimization of the parameterization can be carried out by way of example by an automated combinatorial search for a suitable parameterization option. But preferably by means of a predetermined optimization method to, for example, iteratively calculate the optimal parameterization under a constraint condition such that future output variables (y t + 1, y t + 1) are to converge.
Alternativ kann das Trainieren des prädiktiven Messsystems (
Alternativ kann das Trainieren des prädiktiven Messsystems auch nur ein Trainieren eines einzelnen Moduls (
Das Trainieren des prädiktiven Messsystems (
Während des Trainings des prädiktiven Messsystems (
Optional kann während des Trainings des prädiktiven Messsystems (
Der weitere Fehler, ermittelt durch die weitere Trainingseinheit (
Alternativ kann das Lernsystem in
Optional ist das Lernsystem nach
Optional kann das Lernsystem dazu verwendet werden, dass während des Trainierens des prädiktiven Messsystems (
Nachdem das Trainieren des prädiktiven Messsystems (
Alternativ kann das Trainieren des prädiktiven Messsystems (
Nachdem das Verfahren (
Das Verfahren (
In Schritt
Für das Trainieren des Aktorsteuerungssystem (
Das Trainieren des Aktorsteuerungssystems (
Optional ist denkbar, dass das Trainieren des Aktorsteuerungssystems (
Optional kann in Schritt
Nachdem Schritt
Nachdem das Verfahren (
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION
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Citations (1)
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---|---|---|---|---|
US544848A (en) | 1895-08-20 | Centrifugal butter-worker |
-
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---|---|---|---|---|
US544848A (en) | 1895-08-20 | Centrifugal butter-worker |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE202018104433U1 (en) | 2018-08-01 | 2018-10-25 | Robert Bosch Gmbh | Device for stabilizing recordings of a camera |
WO2021032616A1 (en) * | 2019-08-19 | 2021-02-25 | Robert Bosch Gmbh | Method for training a model for determining a material characteristic variable |
US20220254456A1 (en) * | 2019-08-19 | 2022-08-11 | Robert Bosch Gmbh | Method of training a model for determining a material parameter |
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