**对比文件名称：** US2019005812A1_Description_20251231_1929
**目标专利名称：** 用于车辆的消息广播
**本次调用模型名称：** DeepSeek
**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，包括：**<br>**《隐含公开》** | 说明书第[0009]段：“embodiments of a method 100 for traffic characterization associated with a vehicle can include: collecting a movement dataset sampled at least at one of a location sensor and a motion sensor associated with the vehicle, during a driving session associated with movement of the vehicle (e.g., a time period during which the vehicle moves) S110; extracting a set of features from the movement dataset associated with movement of the vehicle during the driving session S130; and determining one or more traffic-related characteristics associated with the vehicle based on the set of features S140.” | 对比文件公开了一种与车辆相关联的交通特征化方法（method for traffic characterization associated with a vehicle），该方法包括收集运动数据集、提取特征集以及基于特征集确定交通相关特征等步骤。这属于一种控制或管理车辆相关行为的方法。本领域技术人员可以理解，“控制车辆的方法”是一个宽泛的上位概念，其目的是为了管理或影响车辆的行为或状态。对比文件公开的“交通特征化方法”是为了确定交通相关特征，这些特征可以用于评估、改进驾驶行为或进行其他交通相关的处理，其本质也是一种通过处理车辆数据来影响或“控制”车辆相关决策或行为的方法。因此，对比文件隐含公开了“一种控制车辆的方法”这一上位技术特征。 |
| **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>**《隐含公开》** | 1. 说明书第[0027]段：“In a specific example, Block S110 can include determining change in relative distance between a plurality of user devices (e.g., residing in different vehicles, arranged in vehicles proximal to a primary vehicle, located in vehicles within a predetermined distance of one another such as 150 ft, 1-500 ft, etc.) to determine PVA parameters corresponding to vehicles associated with the plurality of user devices.”<br>2. 说明书第[0046]段：“In a related variation, the method 100 can include: receiving, at a user device associated with a driving session, signal data (e.g., a broadcasted signal; a wirelessly transmitted signal; a WiFi-based signal; a Bluetooth-based signal; a personal area network signal; a local area network signal; a wide area network signal) transmitted from one or more supplemental devices (e.g., a supplemental user device residing in a supplemental vehicle), supplemental vehicles (e.g., a supplemental vehicle proximal to the vehicle of the driving session; etc.), and determining one or more traffic-related characteristics based on the signal data...” | 对比文件第[0027]段描述了确定多个用户设备（位于不同车辆中）之间的相对距离变化，以确定与这些车辆对应的PVA（位置、速度、加速度）参数。第[0046]段明确描述了在与驾驶会话相关联的用户设备处，接收来自一个或多个补充设备（例如，位于补充车辆中的补充用户设备）或补充车辆传输的信号数据（包括广播信号、无线传输信号等），并基于该信号数据确定交通相关特征。这隐含了车辆之间通过无线通信交换信息，其中“信号数据”可以包含车辆的状态或规划信息。虽然对比文件没有明确使用“意图消息”和“运动规划”这两个术语，但“PVA参数”描述了车辆的位置、速度和加速度，这正是运动规划（轨迹）的核心要素。接收来自其他车辆（发送车辆）的包含其PVA参数（即运动规划）的无线信号，在技术实质上等同于“接收包括用于发送车辆的运动规划的意图消息”。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
| **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>**《直接公开》** | 1. 说明书第[0022]段：“Movement datasets preferably describe at least one of position, velocity, and/or acceleration (PVA) of one or more vehicles...”<br>2. 说明书第[0040]段：“vehicle data can include any one or more of: proximity sensor data (e.g., radar, electromagnetic sensor data, ultrasonic sensor data, light detection and ranging, light amplification for detection and ranging, line laser scanner, laser detection and ranging, airborne laser swath mapping, laser altimetry, sonar, data indicating PVA of proximal vehicles, etc.), vehicle camera data... engine data, odometer, altimeter, location sensor data, motion sensor data, environmental data, light sensor data, vehicle diagnostic system data...”<br>3. 说明书第[0048]段：“In an example, Block S140 can include determining a traffic lane parameter (e.g., legal lane changes; number of lanes; width of lanes; traffic directionality on the lane; etc.) for a road based on inertial sensor data (e.g., sampled at user smartphones associated with driving sessions on the road) describing vehicular movement in relation to lanes of the road (e.g., lane changes by the vehicles, etc.). In another example, Block S140 can include determining a traffic law parameter (e.g., legality of a vehicle turn, such as left turns, U-turns, etc.) for a location based on a set of motion datasets describing frequency and/or type of turns exhibited at the location...” | 1. **运动规划/轨迹**：对比文件第[0022]段直接定义了运动数据集描述车辆的位置、速度和/或加速度（PVA），这直接对应于目标专利中“运动规划”所包含的“轨迹”（即位置随时间的变化）。<br>2. **车辆描述符/车辆物理能力**：对比文件第[0040]段列举了车辆数据可以包括来自车辆诊断系统等的数据。车辆诊断系统数据通常包含反映车辆物理能力的参数，如发动机性能（关联最大加速度）、车辆型号（关联最高速度、转弯半径）等。第[0048]段进一步提到基于描述车辆转弯的运动数据集来确定转弯合法性等参数，这隐含了对车辆转弯能力（与转弯半径相关）的考量。本领域技术人员熟知，车辆的最高速度、最大加速度和转弯半径是描述车辆物理能力的常见且基本的参数，可以从车辆数据（包括诊断数据）中获取或推断。因此，对比文件直接公开了运动规划包括PVA（轨迹），并且隐含公开了车辆描述符包括车辆物理能力（转弯半径、最高速度、最大加速度）。综合来看，该技术特征的整体内容（轨迹+包含特定物理能力的车辆描述符）已被对比文件公开。 |
| **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>**《隐含公开》** | 说明书第[0046]段：“...receiving, at a user device associated with a driving session, signal data... transmitted from one or more supplemental devices..., supplemental vehicles..., and determining one or more traffic-related characteristics based on the signal data (e.g., deriving a traffic compliance parameter based on relative speed between the driving session vehicle and the supplemental vehicle from which the signal data originates, where the relative speed can be derived from the signal data, such as signal strength and/or angle of arrival describing location over time of the supplemental vehicle in relation to the driving session vehicle; etc.).” | 对比文件描述了接收来自其他车辆（补充车辆）的信号数据，并基于该信号数据确定交通相关特征，例如基于信号数据推导出相对速度。要基于信号数据确定相对速度等参数，必然需要对接收到的信号数据进行处理、解码或“解析”，以从中提取出有用的信息，例如其他车辆的位置、速度信息（即其运动规划）。这是一个隐含的、必然的步骤。因此，本领域技术人员可以直接且毫无疑义地确定，对比文件公开的方法必然包括对接收到的信号（即意图消息的实质内容）进行解析以识别出发送车辆的运动信息（运动规划）。 |
| **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>**《隐含公开》** | 1. 说明书第[0041]段：“Processing data can include any one or more of: extracting features, performing pattern recognition on data, fusing data from multiple sources, combining values (e.g., averaging values, normalizing values, etc.), standardizing, validating, converting..., filtering (e.g., Kalman filtering), noise reduction, smoothing, model fitting...”<br>2. 说明书第[0044]段：“Traffic-related characteristics can include any one or more of: traffic compliance parameters..., traffic law parameters..., traffic indicator parameters..., route parameters..., risk parameters..., and/or any other suitable parameters related to traffic.”<br>3. 说明书第[0049]段：“Block S140 preferably includes determining traffic-related characteristics with one or more traffic characteristic models (e.g., using movement features and/or other suitable datasets for inputs; outputting traffic-related characteristics and/or associated confidence levels; etc.) including any one or more of: probabilistic properties, heuristic properties, deterministic properties...” | 1. **基于运动规划控制车辆**：对比文件第[0044]、[0049]段表明，方法的核心是基于提取的特征（包括来自其他车辆的运动数据/PVA）来确定交通相关特征（如风险参数、合规参数）。这些确定的特征可以用于后续的交通相关操作（Block S150），例如生成通知、保险处理、导航控制等。这实质上就是“至少部分地基于运动规划来控制所述车辆”的一种体现。<br>2. **基于车辆物理能力限制的行为模型设置行为预测**：对比文件第[0041]段提到了“model fitting”（模型拟合），第[0049]段明确提到了使用“traffic characteristic models”（交通特征模型）来确定交通相关特征。这些模型在输入数据时，可以包含来自其他车辆的数据（如PVA）。为了更准确地预测其他车辆的行为（例如其未来的速度、可能的转弯），一个合理的模型必然会考虑该车辆的物理能力限制（如最高速度限制了其加速上限，转弯半径限制了其变道或转弯的急缓程度）。虽然对比文件没有明确写出“基于车辆物理能力限制的车辆行为模型”这一完整短语，但本领域技术人员在构建用于预测车辆行为的模型时，将车辆的物理能力作为模型的约束条件或输入参数，是常规的、必然的技术手段。因此，对比文件隐含公开了该技术特征。 |
| **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>**《直接公开》** | 说明书第[0040]段：“vehicle data can include any one or more of: proximity sensor data (e.g., radar... light detection and ranging... sonar...), vehicle camera data (e.g., in-car cameras, exterior cameras, back-up cameras, dashboard cameras, front-view cameras, side-view cameras, image recognition data, infrared camera, 3D stereo camera, monocular camera, etc.)...” | 对比文件直接列举了车辆数据可以包括来自雷达、激光雷达、声纳、各类相机等传感器的数据。这些数据描述了车辆通过其传感器所感知到的外部环境属性（例如其他车辆的距离、图像特征等），这些属性正是“传感器可感知属性”。因此，对比文件直接公开了车辆描述符包括传感器可感知属性。 |
| **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>**《隐含公开》** | 1. 说明书第[0027]段：“In a specific example, Block S110 can include determining change in relative distance between a plurality of user devices (e.g., residing in different vehicles, arranged in vehicles proximal to a primary vehicle, located in vehicles within a predetermined distance of one another such as 150 ft, 1-500 ft, etc.) to determine PVA parameters corresponding to vehicles associated with the plurality of user devices.”<br>2. 说明书第[0040]段：“vehicle data can include any one or more of: proximity sensor data (e.g., radar...), vehicle camera data...”<br>3. 说明书第[0046]段：“...determining one or more traffic-related characteristics based on the signal data (e.g., deriving a traffic compliance parameter based on relative speed between the driving session vehicle and the supplemental vehicle from which the signal data originates, where the relative speed can be derived from the signal data, such as signal strength and/or angle of arrival describing location over time of the supplemental vehicle in relation to the driving session vehicle; etc.).” | 1. **确定预期感兴趣区域**：对比文件第[0027]段提到确定位于彼此预定距离内（例如1-500英尺）的车辆之间的相对距离。第[0046]段提到基于信号数据（如信号强度、到达角）推导补充车辆相对于当前车辆的位置随时间的变化。这隐含了接收车辆可以根据发送车辆的运动信息（位置、速度、方向），预测其未来可能出现的空间区域，这个区域就是“预期感兴趣区域”。<br>2. **应用检测算法基于传感器可感知属性进行检测**：对比文件第[0040]段公开了车辆使用雷达、相机等传感器获取数据。当接收车辆已知其他车辆的大致位置和运动方向（预期感兴趣区域）时，本领域技术人员很容易想到将传感器（如雷达、相机）的检测焦点或数据处理资源集中在该区域，并应用相应的检测算法（如雷达信号处理、图像识别算法）来分析该区域的传感器数据，以识别和跟踪该车辆。传感器可感知属性（如雷达反射截面、视觉特征）是这些检测算法进行匹配和识别的基础。因此，整个技术方案被对比文件隐含公开。 |
| **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>**《隐含公开》** | 说明书第[0041]段：“Processing data can include any one or more of: extracting features, performing pattern recognition on data, fusing data from multiple sources, combining values..., standardizing, validating, converting..., filtering (e.g., Kalman filtering), noise reduction, smoothing, model fitting...” | 对比文件提到了数据处理可以包括模式识别、过滤、模型拟合等多种算法。本领域技术人员知晓，针对不同类型的传感器数据（如雷达点云、相机图像）和不同的检测目标（如远距离车辆、近距离车辆、特定车型），通常会选择或调整不同的检测算法。当接收到的运动规划提供了发送车辆的类型、预计运动状态（高速直线、低速转弯）等信息时，为了优化检测效果和效率，根据这些信息选择最合适的检测算法（例如，对高速车辆选择适合处理运动模糊的算法，对特定车型启用对应的识别模型）是一种常规的、合理的优化手段。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
| **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>**《隐含公开》** | 1. 说明书第[0040]段：“vehicle data can include any one or more of: proximity sensor data (e.g., radar...), vehicle camera data...”<br>2. 说明书第[0046]段：“...determining one or more traffic-related characteristics based on the signal data (e.g., deriving a traffic compliance parameter based on relative speed between the driving session vehicle and the supplemental vehicle from which the signal data originates, where the relative speed can be derived from the signal data, such as signal strength and/or angle of arrival describing location over time of the supplemental vehicle in relation to the driving session vehicle; etc.).” | 对比文件描述了车辆拥有雷达、相机等传感器，并接收来自其他车辆的信号数据。在有多辆车和多个传感器源的环境中，需要进行数据关联以确定哪个传感器检测到的对象对应哪辆已知的车辆。如果接收到的运动规划中包含了发送车辆的传感器可感知属性（例如，通过相机可识别的车型、颜色，或通过雷达可识别的特定反射特征），那么接收车辆在获得传感器数据后，自然可以基于这些已知的属性，将检测到的数据与特定的发送车辆进行匹配和关联。这是多传感器数据融合和车辆跟踪中的常规步骤。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
| **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>**《隐含公开》** | 1. 说明书第[0049]段：“Block S140 preferably includes determining traffic-related characteristics with one or more traffic characteristic models...”<br>2. 说明书第[0050]段：“In variations of Block S140, different traffic characterization models... can be used (e.g., determined; selected, stored, retrieved, executed, updated, etc.) based on any one or more of the types of data associated with the method 100...” | 对比文件公开了使用交通特征模型来确定交通相关特征，并且这些模型可以被更新。一个合理的预测模型在工作时，会持续将模型的预测结果（行为预测）与实际的观测数据（发送车辆的实际行为）进行比较。如果观测到的行为与预测不符，则表明模型需要调整或更新。在更新模型以使其预测更符合实际时，考虑车辆的物理能力（如最大能力限制）作为更新的约束条件，是一种逻辑上合理且技术上常见的做法，以确保更新后的预测是物理上可实现的。因此，对比文件隐含公开了该技术特征。 |
| **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>**《直接公开》** | 说明书第[0022]段：“Movement datasets preferably describe at least one of position, velocity, and/or acceleration (PVA) of one or more vehicles...”<br>说明书第[0026]段：“Block S110 preferably includes collecting one or more location datasets, which can include any one or more of: GPS data (e.g., position coordinates, associated time stamps, etc.), geolocation data...” | 对比文件直接且明确地指出，运动数据集描述车辆的位置（position），并且收集的位置数据集包括GPS数据（位置坐标）。位置坐标（如经纬度）是典型的“车辆位置属性”。因此，对比文件直接公开了车辆描述符包括车辆位置属性。 |
| **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>**《隐含公开》** | 1. 说明书第[0026]段：“Block S110 preferably includes collecting one or more location datasets, which can include any one or more of: GPS data (e.g., position coordinates, associated time stamps, etc.), geolocation data...”<br>2. 说明书第[0046]段：“...determining one or more traffic-related characteristics based on the signal data (e.g., deriving a traffic compliance parameter based on relative speed between the driving session vehicle and the supplemental vehicle from which the signal data originates, where the relative speed can be derived from the signal data, such as signal strength and/or angle of arrival describing location over time of the supplemental vehicle in relation to the driving session vehicle; etc.).” | 1. **基于位置属性确定发送车辆位置**：对比文件公开了从信号数据中推导其他车辆相对于本车的位置（第[0046]段），并且位置数据是基础数据（第[0026]段）。这隐含了可以确定发送车辆的位置。<br>2. **比较位置并判断误差**：在拥有本车位置和其他车辆位置信息的基础上，进行位置比较是自然的技术操作。例如，如果通过传感器直接测得的其他车辆相对位置，与通过接收的无线信号（包含其声称的绝对位置）计算出的相对位置存在不一致，则表明至少有一方的位置信息存在误差。<br>3. **触发重新计算**：当检测到位置信息存在矛盾或误差时，触发对本车定位系统的重新校准或位置重新计算，以提高定位精度，这是定位技术中解决不一致问题的常规逻辑和手段。因此，整个技术方案被对比文件隐含公开。 |
| **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>**《隐含公开》** | 1. 说明书第[0044]段：“Traffic-related characteristics can include any one or more of: ... risk parameters (e.g., risk of incompliance with traffic parameters; risk relative to other users and/or vehicles; risk of vehicular accident events; risk of user injury; insurance-related risks; ... etc.)”<br>2. 说明书第[0053]段：“In a variation of Block S150, initiating traffic-related notifications can include generating, transmitting, presenting, and/or otherwise promoting traffic-related notifications including any one or more of: educational notifications..., services notifications (e.g., for facilitating services such as insurance services; emergency services; ... etc.)” | 1. **确定运动规划是否不安全**：对比文件第[0044]段提到可以确定“风险参数”，包括与其他用户/车辆相关的风险、事故风险等。评估接收到的其他车辆的运动规划（如速度、轨迹）是否会导致碰撞风险或其他不安全情况，正是“确定风险参数”的一种具体应用，即确定该运动规划是否不安全。<br>2. **发送安全警告**：对比文件第[0053]段提到可以发起交通相关通知，包括服务通知（如紧急服务）。本领域技术人员可以合理推断，当一辆车判断另一辆车的运动规划不安全（高风险）时，为了协同安全，向该车辆发送警告通知（如通过车辆间通信V2X）是一种直接且合理的应对措施，这属于“交通相关通知”的一种具体类型。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
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