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**对比文件名称**:CN108027243A_Description_20251231_1917

**目标专利名称**:用于车辆的消息广播

**本次调用的模型名称**:DeepSeek最新版本

### 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。<br>**判断结果**:直接公开说明书第[0007]段:“根据一些实施方式,一机构被用于根据所讨论的特定车辆的物理驱动特性,来估计由自动驾驶车辆的规划系统规划出的路线的控制误差。”<br>说明书第[0065]段:“图6是示出根据本发明一个实施方式的操作自动驾驶车辆的过程的流程图。过程600可通过处理逻辑器来执行,该处理逻辑器可包括软件、硬件或其组合。例如,过程600可由图3的系统300执行。”对比文件明确公开了一种用于操作(控制)自动驾驶车辆的方法,该方法涉及根据车辆物理特性来估计和校正规划路线的控制误差,最终目的是控制车辆沿选定路线行驶。这与目标专利中“控制车辆的方法”属于相同类型的技术主题,在整体技术方案中均起到规划和控制车辆行驶的作用。因此,该技术特征被直接公开。
**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**:未公开无对应内容。对比文件主要描述的是自动驾驶车辆自身基于传感器和地图信息进行路线规划、模拟和选择的过程。其规划模块(311)生成的是供自身车辆使用的“规划和控制数据”,并未提及从外部其他车辆(即“发送车辆”)接收包含其运动规划的“意图消息”。该特征在目标专利中是为了实现车辆间通信和协同,而在对比文件中没有相应概念或作用。因此,该技术特征既未被直接公开,也未被隐含公开。
**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**:隐含公开 (针对车辆物理能力部分)说明书第[0038]段:“车辆的物理特性(也称为驾驶特征或驾驶限制)可包括但不限于最小转弯半径、预定距离的加速时间,预定距离的减速时间以及车辆的物理尺寸(例如,高度、宽度和重量)等。”<br>说明书第[0048]段:“车辆文档321可包括车辆的某些物理和驾驶特征,例如最小转弯半径、加速度、制动、物理尺寸(例如,高度、宽度、重量、车轮尺寸或直径、轮距)、以及发动机或马力等。最小转弯半径是指车辆可进行的最小的圆形转弯(即,U形转弯)的半径。加速度参数是指车辆可从零速度加速到预定速度(例如,60英里每小时或mph)的时间或距离。制动参数是指车辆可从预定速度(例如,60mph)减速到零的时间或距离。”1. **关于“运动规划包括轨迹”**:对比文件中的“规划路线”或“规划和控制数据”明确描述了车辆从一点到另一点的路径,这实质上公开了“轨迹”特征。<br>2. **关于“车辆描述符包括车辆物理能力”**:对比文件多次强调其方法依赖于“车辆文档321”中记载的“物理驱动特性”或“驾驶特征/限制”,并明确列举了“最小转弯半径”、“加速度/加速时间”、“制动/减速时间”等。虽然表述为“加速时间”、“减速时间”,但本领域技术人员公知,在给定距离或速度变化下,时间参数直接反映了车辆的“最大加速度”和制动能力(与车辆性能相关)。因此,对比文件隐含公开了“车辆物理能力”这一描述符类别,并具体公开了“转弯半径”和“最大加速度”(通过加速/减速时间推导)这两项内容。<br>**作用对比**:在对比文件中,车辆物理能力用于在模拟中约束车辆的可行轨迹,以评估和选择规划路线,确保路线符合车辆自身能力。在目标专利中,车辆物理能力用于在接收方构建或更新发送车辆的行为模型。虽然具体应用场景不同(自身规划 vs. 预测他车),但“利用车辆物理能力来约束或定义车辆的可能运动行为”这一核心作用是相同的。因此,该特征被隐含公开。
**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**:未公开无对应内容。如特征B所述,对比文件未涉及从其他车辆接收“意图消息”,因此自然不存在对该消息进行“解析以识别运动规划”的步骤或动作。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**:未公开无对应内容。对比文件中的“控制车辆”是基于对自身规划路线的模拟和误差计算,选择最优路线后控制自身车辆行驶(参见图6,框605)。整个过程是“自省式”的,不涉及基于其他车辆(发送车辆)的运动规划来设置针对该他车的“行为预测”。目标专利中该特征的核心在于利用他车信息进行“行为预测”,这与对比文件的技术方案有本质区别。因此,该特征未被公开。
**技术特征F**: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**:未公开无对应内容。对比文件中提到的车辆描述符(物理特性)均为车辆固有的、与传感器感知无关的性能或尺寸参数,如转弯半径、加速能力、尺寸等。没有提及任何诸如车辆颜色、牌照、型号等需要通过传感器(如相机)去感知的外部属性。该特征未被公开。
**技术特征G**: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**:未公开无对应内容。该特征涉及利用他车运动规划和传感器可感知属性来优化本地传感器的感知(检测)过程。对比文件的技术方案完全不涉及利用外部信息来引导或优化传感器数据处理的环节。其传感器系统(115)用于感知环境以支持自身规划,但未描述根据他车信息划定“预期感兴趣区域”或调整“检测算法”。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**:未公开无对应内容。同特征G,对比文件未涉及基于接收的运动规划来选择检测算法的任何内容。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**:未公开无对应内容。该特征涉及传感器融合中利用他车属性进行数据关联。对比文件未提及从其他车辆接收包含传感器可感知属性的信息,也未描述在传感器融合中利用此类外部信息将检测数据与特定车辆关联的过程。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**:未公开无对应内容。该特征描述了基于观测对他车行为预测进行验证和更新的闭环过程。对比文件的技术方案完全聚焦于自身车辆的路线规划与选择,不包含对其他车辆行为进行预测、验证及更新的步骤。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**:隐含公开说明书第[0016]段:“GPS系统212可以包括收发器,所述收发器可操作以提供关于自动驾驶车辆的位置的信息。”<br>说明书第[0026]段:“规划模块311基于从传感器系统115接收的诸如传感器数据和/或从各种来源(例如,位置、地图、作为地图和兴趣点的一部分的POI或MPOI数据库323)接收的实时信息,来规划用于自动驾驶车辆的路径或路线。”对比文件中,自动驾驶车辆通过GPS(212)和/或其他定位手段知晓自身的位置,并且这个位置信息是规划模块(311)进行路线规划的基础输入之一。虽然对比文件没有明确使用“车辆位置属性”这一术语来描述运动规划的组成部分,但其“规划和控制数据”所定义的路线必然起始于车辆的当前位置。本领域技术人员可以明确理解,一个完整的运动规划或路线描述必须包含位置参考点,而车辆自身的位置正是这个参考点。因此,“车辆位置属性”作为车辆描述符之一,被对比文件隐含公开。<br>**作用对比**:在对比文件中,车辆位置属性用于确定路径规划的起点。在目标专利中,车辆位置属性可用于多种目的,如确定发送车辆位置。虽然具体下游应用不同,但“将位置信息作为车辆运动相关描述的一部分”这一基本作用是相通的。
**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**:未公开无对应内容。该特征涉及利用从他车接收的位置信息来校验并修正自身车辆的定位。对比文件虽然提到了车辆使用GPS等进行定位(特征K的引用),但整个技术方案是单向的,即利用自身定位信息去规划路径,没有描述接收其他车辆的位置信息,更没有描述将自身位置与他车位置进行比较以校验自身定位的过程。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**:未公开无对应内容。该特征涉及车辆间基于运动规划进行安全校验和告警的协同安全机制。对比文件的安全性考虑体现在其“防撞系统”(206)和路线选择过程中(选择控制误差小的平稳路线),但这都是基于自身传感器和规划信息的“自查”,不涉及评估他车运动规划的安全性并向他车发送警告。该特征未被公开。

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