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对比文件列表
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CN109017782A_Description_20251231_1814_+++A_C_K+++.docx

**对比文件名称:** CN109017782A_Description_20251231_1814

**目标专利名称:** 用于车辆的消息广播

**本次调用模型名称:** 深度求索

### 特征比对表格

技术特征描述及公开性判断结果对比文件原文引用公开性论述
**技术特征A:一种控制车辆的方法,包括:**<br>**判断结果:直接公开**“现在参考图5且继续参考图1-4,数据流图示出了乘坐特性控制过程500的各种实施例,其可嵌入图1的行驶控制系统100中的控制器34内,根据本发明所述控制器34支持图4所示的ADS 70和运动计划模块400。”<br>“所示出的过程500通过根据用户的乘坐偏好信息自主地操作车辆从而在506处继续。”对比文件明确公开了一种控制车辆的方法,该方法通过控制器执行“乘坐特性控制过程”来根据运动计划自主操作车辆。这与技术特征A“一种控制车辆的方法,包括:”所描述的范畴完全一致。两者均涉及对车辆进行控制的方法步骤。
**技术特征B:接收包括用于发送车辆的运动规划的意图消息,**<br>**判断结果:未公开**对比文件未找到明确记载接收来自其他车辆的、包含运动规划的“意图消息”的相关内容。对比文件虽然描述了车辆可以与其他实体进行通信(如V2V通信),并提及“运动计划”,但其核心是车辆根据自身乘员的偏好生成自身的运动计划,并用于控制自身。没有公开接收来自其他车辆(发送车辆)的、包含该发送车辆运动规划的“意图消息”这一技术特征。因此,该特征未被公开。
**技术特征C:其中,所述运动规划包括所述发送车辆的轨迹以及与所述发送车辆相关联的一个或多个车辆描述符,并且其中,所述一个或多个车辆描述符包括车辆物理能力,其中,所述车辆物理能力包括转弯半径、车辆最高速度和车辆最大加速度中的至少一项;**<br>**判断结果:直接公开**“纵向求解器模块402还接收或以其它方式获得纵向车辆约束数据416,其表征或以其它方式定义车辆进行纵向移动的运动学或物理学能力,诸如例如最大加速度和最大纵向加加速度、最大减速度等等。”<br>“横向求解器模块404还接收或以其它方式获得横向车辆约束数据420,其表征或以其它方式定义车辆的横向运动的运动学或物理学能力,例如,最大转向角度或转向角度范围、**最小转弯半径**、转向角度的最大变化率等。”对比文件明确公开了在生成运动计划时,需要考虑“车辆约束数据”,这些数据定义了车辆的“运动学或物理学能力”,具体示例中明确提到了“最大加速度”、“最大减速度”(对应于车辆最大加速度/减速度)和“最小转弯半径”。这些参数直接对应于技术特征C中定义的“车辆物理能力”,并且是其具体示例(转弯半径、最大加速度)。虽然对比文件没有明确使用“车辆描述符”这一术语,但其“车辆约束数据”在运动规划生成过程中起到相同的作用,即表征车辆自身的物理限制,属于相同的技术概念。因此,该特征被直接公开。
**技术特征D:对所述意图消息进行解析以识别用于所述发送车辆的所述运动规划;**<br>**判断结果:未公开**对比文件未找到明确记载对接收到的消息进行“解析”以识别其中包含的运动规划的相关内容。由于对比文件未公开技术特征B(接收意图消息),因此自然也就不存在对这类消息进行“解析”以提取运动规划的步骤。该特征未被公开。
**技术特征E:以及至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆,包括:至少部分地基于由所述车辆物理能力限制的所述发送车辆的车辆行为模型,来设置针对所述发送车辆的行为预测。**<br>**判断结果:未公开**“所示出的过程500通过根据用户的乘坐偏好信息自主地操作车辆从而在506处继续。”<br>“一旦获得用户的乘坐偏好信息,控制器34和/或处理器44配置求解器模块402、404以利用用户的乘坐偏好信息来生成行驶计划406、408,从而根据乘坐偏好信息自主地操作和控制车辆10的行驶”对比文件公开了基于(自身车辆的)运动计划来控制自身车辆。但技术特征E的核心在于“设置针对所述发送车辆的行为预测”,即接收车辆基于发送车辆的运动规划和物理能力,来预测发送车辆未来的行为。对比文件完全没有涉及接收车辆对其他车辆(发送车辆)进行行为预测的内容。其行为预测(如障碍物预测)是针对环境中的物体,而非基于接收到的、包含物理能力的运动规划来专门为发送车辆建立行为模型和预测。因此,该特征未被公开。
**技术特征F:根据权利要求1所述的方法,其中,所述一个或多个车辆描述符进一步包括传感器可感知属性。**<br>**判断结果:未公开**对比文件未找到明确记载运动计划或车辆描述符中包含“传感器可感知属性”(如车辆颜色、车牌等)的相关内容。对比文件中的车辆约束数据(物理能力)和乘坐偏好信息均不涉及可由传感器直接感知的车辆外观或标识属性。该特征未被公开。
**技术特征G:根据权利要求2所述的方法,其中,至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆包括:至少部分地基于所述运动规划来确定用于所述车辆的预期感兴趣区域;以及将检测算法应用于在所述预期感兴趣区域处的接收的传感器数据,以至少部分地基于所述传感器可感知属性来在所述接收的传感器数据中检测所述发送车辆。**<br>**判断结果:未公开**对比文件未找到明确记载基于接收到的运动规划来划定“预期感兴趣区域”,并应用特定检测算法基于传感器可感知属性进行车辆检测的相关内容。对比文件的感知系统(传感器融合系统74)用于感测环境,但其工作方式并非基于从其他车辆接收的、包含传感器可感知属性的运动规划来指导感知过程。该特征未被公开。
**技术特征H:至少部分地基于所接收的运动规划来选择所述检测算法。**<br>**判断结果:未公开**对比文件未找到明确记载基于接收到的运动规划来“选择检测算法”的相关内容。同技术特征G,对比文件未涉及基于外部输入的运动规划来动态调整或选择感知算法的技术手段。该特征未被公开。
**技术特征I:,至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆包括:至少部分地基于所述传感器可感知属性来将车辆检测传感器数据与所述发送车辆进行关联。**<br>**判断结果:未公开**对比文件未找到明确记载利用传感器可感知属性将传感器数据与特定发送车辆进行关联的相关内容。对比文件的传感器融合系统处理传感器数据,但未提及利用从车辆通信中获得的外部信息(如运动规划中的描述符)来进行数据关联。该特征未被公开。
**技术特征J:确定所述发送车辆的行为是否符合所述行为预测;以及响应于确定所述发送车辆的所述行为不符合所述行为预测,至少部分地基于所述车辆物理能力来更新所述行为预测。**<br>**判断结果:未公开**对比文件未找到明确记载对预测的其他车辆行为进行符合性验证,并在不符合时基于其物理能力更新预测的相关内容。对比文件未涉及技术特征E中所述的“设置针对发送车辆的行为预测”,因此后续的验证和更新步骤也无从谈起。该特征未被公开。
**技术特征K:所述一个或多个车辆描述符进一步包括车辆位置属性。**<br>**判断结果:直接公开**“纵向求解器模块402接收或以其它方式获得车辆的当前或瞬时姿态410,其包括车辆的当前定位或位置、车辆的当前方向、车辆的当前速度或速率以及车辆的当前加速度。”对比文件明确公开了在生成运动计划时,需要输入车辆的“当前定位或位置”(即车辆位置属性)作为“当前姿态”的一部分。该位置信息是运动规划计算的基础输入参数,属于车辆描述信息。因此,技术特征K被直接公开。
**技术特征L:至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆包括:至少部分地基于所述车辆位置属性来确定所述发送车辆的位置;确定在所述车辆的位置与所述发送车辆的位置之间的比较是否指示误差;以及响应于确定在所述车辆的位置与所述发送车辆的位置之间的所述比较指示误差,来触发对所述车辆的位置的重新计算。**<br>**判断结果:未公开**对比文件未找到明确记载基于从其他车辆接收的位置信息,与自身感知的位置进行比较以发现误差并触发自身重新定位的相关内容。对比文件的定位系统76用于确定自身车辆的位置,但未描述利用其他车辆广播的位置信息进行交叉校验和误差修正的技术手段。该特征未被公开。
**技术特征M:至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆包括:确定所述运动规划是否是不安全的;以及响应于确定所述运动规划是不安全的,来向所述发送车辆发送安全警告。**<br>**判断结果:未公开**对比文件未找到明确记载对接收到的其他车辆的运动规划进行安全性评估,并在认为不安全时向该车辆发送警告的相关内容。对比文件主要关注根据乘员偏好优化自身行驶,未涉及车辆间基于共享的运动规划进行协同安全校验和警告的机制。该特征未被公开。

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