**对比文件名称**：CN106781551A_Description_20251231_1926
**目标专利名称**：用于车辆的消息广播
**本次调用模型名称**：DeepSeek-R1
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### **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：《直接公开》**<br>一种控制车辆的方法 | 说明书第[0001]段：“本发明涉及智能交通管理与控制技术领域，尤其涉及一种基于车联网的高速公路出入口匝道联合控制系统与一种基于车联网环境的高速公路匝道出入口车辆控制方法。” | 对比文件明确公开了一种“高速公路匝道出入口车辆控制方法”，这属于一种控制车辆的方法。其在整体技术方案中用于解决高速公路匝道车辆汇入和交通流控制问题，与目标专利“控制车辆的方法”这一上位概念所起的作用（即对车辆行为进行控制）相同。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征B：《隐含公开》**<br>接收包括用于发送车辆的运动规划的意图消息 | 说明书第[0037]段：“车载控制子系统，用于向路段层RSU组实时发送车辆信息和驾驶员请求信息，接收出/入口匝道控制子系统发送的控制指令并引导车辆按照指令行驶。”<br>说明书第[0055]段：“(4)数据-指令流传递方法：...3)路段层TOC和匝道节点层控制系统根据交通状态信息数据生成控制指令；4)路段层TOC和匝道节点层控制系统通过RSU单元将控制指令发送给车辆...” | 对比文件公开了车辆接收来自控制中心（TOC或节点控制中心）通过RSU发送的“控制指令”。这些指令用于引导车辆行驶，例如加速、减速、汇入等，本质上是对车辆未来行驶路径和动作的规划，即一种“运动规划”。本领域技术人员能够理解，在车联网协同控制场景下，为协调多车行为而发送的指令必然包含对车辆运动（如速度、加速度、汇入时机）的规划。因此，该指令消息隐含公开了“包括用于发送车辆的运动规划的意图消息”。 |
| **技术特征C：《直接公开》**<br>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 | 说明书第[0055]段：“(1)车辆静态数据：车辆ID，**车辆类型（包括车辆尺寸数据，车辆最大速度、最大加速度、最大减速度）**，车载设备类型；”<br>说明书第[0067]段：“(3)根据车辆B的**最大加速度**a_max 、v0 以及d0 ，计算到达停车线位置所需的最短时间tB 。出于安全考虑，最大加速度设置为a_max 取2.5m/s2 。实际工程时，可根据安全要求再设置**最大速度**v_max 。” | 对比文件直接公开了车辆描述符（“车辆静态数据”），并明确列出了“车辆最大速度、最大加速度、最大减速度”作为车辆物理能力的具体示例。同时，在计算车辆运动时（如到达停车线的时间），明确使用了“最大加速度”这一能力参数来约束和规划车辆行为。虽然“转弯半径”未明确列出，但“车辆尺寸数据”隐含了与车辆机动性相关的能力。在整体技术方案中，这些物理能力用于精确计算和规划车辆的轨迹（如汇入时机、加减速过程），与目标专利中为解决车辆行为预测和规划问题而引入车辆物理能力所起的作用相同。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征D：《隐含公开》**<br>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 | 说明书第[0037]段：“车载控制子系统，用于...**接收出/入口匝道控制子系统发送的控制指令并引导车辆按照指令行驶**。”<br>说明书第[0041]段：“指令执行设备根据不同技术实现，可以分为GPS导航设备、语音提示设备或车辆自动驾驶设备。...**驾驶员根据控制指令行驶**，或**自动驾驶设备是以控制指令为输入的自主巡航设备**，和车辆动力系统相连，通过给动力系统施加控制信号操作车辆行驶。” | 对比文件明确公开了车辆接收控制指令并执行。要“引导车辆按照指令行驶”或“以控制指令为输入”，车辆的控制系统（无论是驾驶员理解后操作，还是自动驾驶设备直接处理）必然需要对接收到的指令消息进行解析，以提取出具体的控制参数（如目标速度、加速度、汇入点等），这些参数即构成了用于该车辆的运动规划。这是一个隐含的、必然存在的步骤。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征E：《隐含公开》**<br>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。 | 说明书第[0067]段：“(3)根据车辆B的**最大加速度**a_max 、v0 以及d0 ，计算到达停车线位置所需的最短时间tB 。”<br>说明书第[0084]段步骤3-2：“若车辆C具有优先权，匝道连接道路上车辆按照当前速度行驶...判断车辆B到达停车线的时间范围内[tB , t″B]是否存在时间点...满足...若存在则以该时间到达停车线的时间制定驾驶策略；...若匝道车辆B无法找到合适的间隔，以匀减速行驶至停车线停车等待，**加速度计算如下**：a = -v0^2/(2d0)” | 对比文件公开的控制方法中，控制中心（或车辆）在制定驾驶策略时，核心步骤是基于车辆的物理能力（如最大加速度）和当前状态（速度、位置），通过计算模型（如匀变速运动模型）来预测车辆在未来时间段内的行为（例如，最快何时能到达停车线，最晚何时必须开始减速，能否在某个时间窗口内到达汇入点）。这种基于模型的计算，实质上就是“基于由车辆物理能力限制的车辆行为模型，来设置针对该车辆的行为预测”。预测的结果（如“可在tB时间到达”或“必须减速等待”）直接用于生成控制指令，即“控制车辆”。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征F：《隐含公开》**<br>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。 | 说明书第[0055]段：“(1)车辆静态数据：车辆ID，**车辆类型（包括车辆尺寸数据**，车辆最大速度、最大加速度、最大减速度)，车载设备类型；”<br>说明书第[0033]段：“所述入口匝道排队检测器，用于采集入口匝道上车辆的排队长度；”<br>说明书第[0040]段：“排队检测器一般为**摄像头或检测线圈**，负责采集入口匝道上车辆的排队长度...” | 对比文件公开的“车辆尺寸数据”是可以通过视觉传感器（如摄像头）或雷达、激光雷达等直接感知的物理属性，属于“传感器可感知属性”。此外，系统中部署的摄像头、检测线圈等设备正是用于感知交通环境中的车辆及其属性（如存在、位置、排队长度，而排队长度由单个车辆的尺寸和间距构成）。本领域技术人员可以合理推断，在车联网环境中，为进行车辆识别、跟踪和数据关联，除了尺寸，颜色、车型等更丰富的传感器可感知属性也可能被采集和使用。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征G：《隐含公开》**<br>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。 | 说明书第[0062]段步骤2：“路段层TOC根据当前周期内入口匝道已放行车辆数R制定对辅路上尚未进入入口匝道的车辆A的诱导信息...”<br>说明书第[0040]段：“排队检测器一般为**摄像头或检测线圈**，负责采集入口匝道上车辆的排队长度...”<br>说明书第[0084]段步骤3-2：控制中心需要判断匝道车辆B能否在主线车辆C、D之间的“间隙”汇入，这需要**持续关注和预测特定车辆（C、D）在未来特定区域（冲突点附近）的位置**。 | 对比文件虽未明确使用“感兴趣区域”一词，但其控制逻辑隐含了区域聚焦的概念。例如，确定是否允许辅路车辆A进入匝道时，关注的是“入口匝道”这一区域；在制定汇入策略时，控制中心的核心任务是判断匝道车辆B与主线车辆C、D在“冲突点”这一关键区域的时空关系。为了实现这种判断，系统需要利用传感器（如摄像头）采集特定区域（如匝道、冲突点上游主线）的数据，并从中检测和跟踪特定车辆（基于其位置、速度等属性，这些属性可由传感器感知）。这实质上就是“基于运动规划（汇入意图）确定预期感兴趣区域（冲突点附近），并应用检测算法（车辆检测跟踪）于该区域的传感器数据”。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征H：未被公开**<br>至少部分地基于所接收的运动规划来选择所述检测算法。 | 无相应内容。 | 对比文件描述了使用摄像头等传感器进行检测，但未提及存在多种可选的“检测算法”，更没有公开会根据接收到的、来自其他车辆的运动规划（或控制指令）来动态选择或切换不同的检测算法。该特征涉及接收车辆内部感知层的具体算法适配策略，对比文件未给出任何教导或启示。 |
| **技术特征I：《隐含公开》**<br>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。 | 说明书第[0055]段：“(1)车辆静态数据：车辆ID，车辆类型（包括车辆尺寸数据)...(2)车辆动态数据：车辆位置（经纬度），车辆速度...”<br>说明书第[0075]段步骤5：“匝道车辆B汇入主线后，主线车辆C根据和匝道车辆B的间距调整自身的速度...”<br>说明书第[0076]段：“(1)主线车辆C通过**车车通信获得前后车的位置和速度**...” | 对比文件公开的系统通过车车通信直接获取周围车辆的ID、位置、速度等信息，这本身就是一种最直接的“将车辆检测数据（此处为通信获得的数据）与特定发送车辆进行关联”的方式。同时，系统中也存在基于路侧传感器（如摄像头）的检测。本领域技术人员可以合理推断，为了融合多源信息（车车通信数据与路侧传感器数据），系统需要将传感器检测到的车辆（通过尺寸、位置等可感知属性）与通过通信已知的车辆（具有ID等信息）进行关联匹配。这个过程必然“至少部分地基于传感器可感知属性（如位置、尺寸）”来完成。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征J：《隐含公开》**<br>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。 | 说明书第[0076]段：“(2)当和前车或后车间距小于安全距离时，车辆根据前后车间距调整车速... (4)前后车的车载设备在加减速过程中计算各自的加减速的时间和加速度，直到两车车速相同，且间距大于安全距离为止。”<br>说明书第[0084]段步骤3-2：在寻找汇入间隙时，**持续基于车辆状态和物理能力（如最大减速度）计算新的可行方案**，例如，若最初预测的间隙不可行，则计算减速至停车的方案。 | 对比文件公开的车车协同跟驰和汇入控制逻辑中，车辆需要实时根据前后车的实际行为（如间距变化）来调整自身的控制策略（如加速度）。这隐含了“确定他车行为是否符合预期（如保持安全距离）”以及“在不符合时更新自身行为预测和控制策略”的过程。在汇入策略计算中，如果基于当前预测找不到安全间隙，系统会基于车辆的物理能力（如最大减速度）重新计算新的行为方案（如减速停车等待），这实质上就是“基于车辆物理能力来更新行为预测”。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征K：《直接公开》**<br>所述一个或多个车辆描述符进一步包括车辆位置属性。 | 说明书第[0055]段：“(2)车辆动态数据：**车辆位置（经纬度）**，车辆速度，车辆加速度；” | 对比文件明确将“车辆位置（经纬度）”列为车辆动态数据的一部分，这直接对应于“车辆位置属性”。在整体技术方案中，位置属性用于车辆定位、轨迹计算和协同控制，与目标专利中的作用相同。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征L：未被公开**<br>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。 | 无相应内容。 | 对比文件虽然使用了车辆位置信息，但其用途是进行协同控制（如计算汇入时机、保持车距），并未公开接收车辆会将自己通过传感器或定位系统得到的位置与从发送车辆消息中获得的位置进行比较，以检测自身定位误差，并在发现误差时触发重新计算自身位置。该特征涉及接收车辆利用他车信息进行自车定位校准的特定技术手段，对比文件未给出任何相关教导。 |
| **技术特征M：未被公开**<br>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。 | 无相应内容。 | 对比文件公开的控制中心会制定安全的驾驶策略，并下发指令。但并未公开接收车辆在收到代表其他车辆运动规划的指令或信息后，会主动评估该规划对自身或环境的安全性，并在认为不安全时向发送车辆反馈安全警告。该特征涉及车辆间双向的安全责任分担机制，对比文件仅描述了单向的控制指令下发，未公开此反馈机制。 |
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