**对比文件名称：** JP2003228800A_Description_20251231_1943
**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最新版本模型
### 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 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 | [0001] BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a technique for generating a recommended operation amount for supporting a driving operation of a vehicle. | 对比文件明确公开了其发明涉及一种用于支持车辆驾驶操作（driving operation of a vehicle）的技术，即一种控制车辆的方法。这与目标专利中“一种控制车辆的方法”这一上位概念相同，在对比文件的整体技术方案中起到了规划车辆操作的作用，与目标专利中为解决车辆控制问题所起的作用相同。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：** 隐含公开 | [0020] The surrounding map generation means 3a is based on the information of the front radar 1a, the rear radar 1c, the side sensor 1d, the lane detection means 1b and the vehicle speed sensor 2, and the traveling lane position of the host vehicle and the surrounding vehicle, the relative position of the surrounding vehicle, And the vehicle speed of each vehicle is calculated. | 对比文件公开了“周围地图生成手段”基于各种传感器信息计算自车及周围车辆的位置、速度等信息。虽然未明确使用“意图消息”和“运动规划”这两个术语，但本领域技术人员能够理解，通过车辆间通信（如V2X）接收到的、包含其他车辆未来行驶意图（即运动规划）的信息，其本质与对比文件中通过传感器“接收”到的、用于描述其他车辆状态（位置、速度、车道）的信息是相同的，都是为了获取其他车辆的未来行为信息以进行决策。从传感器接收数据与通过通信接收“意图消息”在信息获取目的上是一致的。因此，该特征被隐含公开。 |
| **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 | [0020] ... the traveling lane position of the host vehicle and the surrounding vehicle, the relative position of the surrounding vehicle, And the vehicle speed of each vehicle is calculated. <br> [0043] ... a model that operates so as to keep the vehicle head time constant can be considered ... <br> [0047] Where vD is the desired vehicle speed of the vehicle. | 1. **轨迹：** 对比文件通过计算车辆的位置（x）、速度（v）和车道（y），并利用预测模型（如公式2、3）推演其未来状态，这实质上公开了车辆的“轨迹”（即位置随时间的变化）。<br>2. **车辆描述符-车辆物理能力：** 对比文件公开了车辆的“速度”（v）、“期望速度”（vD）以及用于描述跟车行为的模型参数（k1, k2, h），这些参数隐含了车辆的加速、减速和跟车能力。虽然未明确列举“转弯半径”，但“车道位置”（y）和车道变更模型（公式23, 25）隐含了对车辆横向移动能力的考虑，而横向移动能力与转弯半径相关。本领域技术人员可以合理推断，一个完整的车辆行为模型需要考虑其物理极限，包括最高速度、最大加速度/减速度以及转弯能力。因此，包含这些物理能力的“车辆描述符”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：** 隐含公开 | [0020] The surrounding map generation means 3a ... processes the information of each sensor to generate a surrounding map. Specifically, the current values of the state vector X(vec)(t0) in the traveling direction and the state vector Y(vec)(t0) indicating the lane position are calculated. | 对比文件中的“周围地图生成手段”对来自传感器的原始信息进行处理和计算，以识别出周围车辆的状态向量（包括位置、速度、车道），这实质上就是对接收到的信息进行“解析”以提取出用于描述车辆状态和未来行为基础数据的过程。虽然信息源是传感器而非专门的“意图消息”，但“解析信息以识别车辆运动相关数据”这一操作的本质是相同的。因此，该特征被隐含公开。 |
| **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：** 隐含公开 | [0043] As a model of the operation with respect to the traveling direction of the vehicle, a model that operates so as to keep the vehicle head time constant can be considered as shown in the following equation (2). <br> [0070] ... a method of modeling a lane change for overtaking and incorporating it as a prediction model will be described. | 对比文件明确公开了为自车和周围车辆建立行为模型（如跟车模型公式2、车道变更模型公式23），并利用这些模型来预测车辆的未来行为（见“周围车辆群行为预测手段”3b）。这些模型本身（如跟车模型中的加速度计算、车道变更模型中的安全判断）就隐含了车辆物理能力（如加速度、减速度、速度）的限制。例如，公式2中的加速度命令受模型参数限制，公式23中的车道变更判断基于相对速度和距离，这都反映了对车辆动力学能力的考量。因此，“基于由车辆物理能力限制的车辆行为模型来设置行为预测”这一技术手段在对比文件中被隐含公开。 |
| **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：** 隐含公开 | [0020] ... based on the information of the front radar 1a, the rear radar 1c, the side sensor 1d, the lane detection means 1b and the vehicle speed sensor 2, ... the traveling lane position ... the relative position ... and the vehicle speed ... are calculated. | 对比文件中用于计算车辆状态（位置、速度、车道）的所有信息均来源于传感器（雷达、图像传感器、车速传感器）。这些信息（如位置、速度）本身就是车辆“传感器可感知的属性”。虽然对比文件未明确将这些属性归类为“车辆描述符”，但本领域技术人员可以理解，在车辆协同或预测系统中，通过传感器获取的这些可感知属性是描述车辆状态、进而进行行为预测的基础信息。因此，该特征被隐含公开。 |
| **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 | （未找到对应内容） | 对比文件主要关注于利用已识别出的车辆状态信息进行行为预测和规划，并未提及或暗示如何利用接收到的其他车辆的“运动规划”来指导或优化本车传感器的“检测”过程，例如确定“预期感兴趣区域”或选择/应用特定的“检测算法”。目标专利中此特征的目的在于提高传感器检测特定车辆的效率和准确性，而对比文件未涉及这一具体技术问题或解决方案。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 | （未找到对应内容） | 理由同技术特征G。对比文件未涉及基于外部信息（如运动规划）来动态选择或调整传感器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：** 隐含公开 | [0020] The surrounding map generation means 3a ... calculates ... the traveling lane position of the host vehicle and the surrounding vehicle, the relative position of the surrounding vehicle, And the vehicle speed of each vehicle. | 对比文件的“周围地图生成手段”正是基于传感器数据（即可感知属性，如相对位置、速度）来识别和区分不同的周围车辆，并将持续的传感器数据与这些被识别的车辆进行关联，以跟踪其状态。这实质上就是“基于传感器可感知属性将车辆检测传感器数据与发送车辆进行关联”。虽然关联的数据源是本地传感器而非外部的“运动规划”，但“基于可感知属性进行数据关联”这一核心操作是相同的。因此，该特征被隐含公开。 |
| **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：** 隐含公开 | [0104] ... if the detected vehicle behaves significantly different from the prediction, the predicted trajectory may be inappropriate. You need to redo the prediction. Therefore, for example, the behavior of the surrounding vehicle group predicted most recently, ... a deviation e ... becomes larger than a predetermined threshold value, a criterion is set such that recommended operation amount generation is recalculated. | 对比文件在[0104]段明确提到了当检测到的车辆行为与预测“显著不同”时，需要重新进行预测（即更新行为预测）。虽然未明确说明更新预测时“基于车辆物理能力”，但根据对比文件整体内容，其行为预测模型（如[0043]的跟车模型）本身就是建立在车辆物理行为（加速度、速度）基础上的。当行为不符需要更新预测时，本领域技术人员能够理解，自然需要依据车辆可能的物理能力（如最大减速度、加速度）来重新评估和调整预测模型，以获得更符合实际物理约束的新预测。因此，该特征被隐含公开。 |
| **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 | [0020] ... the traveling lane position of the host vehicle and the surrounding vehicle, the relative position of the surrounding vehicle ... are calculated. | 对比文件明确计算了车辆的“行驶车道位置”和“相对位置”，这些正是“车辆位置属性”。虽然未将其命名为“车辆描述符”，但该信息是描述车辆状态、进行预测和规划的关键属性。因此，该特征被隐含公开。 |
| **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 | （未找到对应内容） | 对比文件虽然提到了利用车辆位置信息进行定位和预测，但未公开如下具体操作：利用从其他车辆接收到的“运动规划”中的位置属性，与自身感知或计算出的该车辆位置进行比较以判断误差，并基于此误差触发对“自车”位置的重新计算。目标专利中此特征旨在提高自车定位精度，而对比文件未涉及这一利用外部车辆信息进行自车定位校准的具体方法。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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 | （未找到对应内容） | 对比文件的核心在于为自车生成推荐操作量，并预测周围车辆行为以辅助决策。虽然涉及安全性评估（如防止碰撞），但并未公开如下内容：评估从其他车辆接收到的“运动规划”本身的安全性，并在认为不安全时主动向该发送车辆“发送安全警告”。这属于车辆间主动安全协同的特定功能，在对比文件中没有记载或暗示。因此，该技术特征未被公开。 |
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