**对比文件名称**：EP3121762A1_Description_20251231_1749
**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>**公开性判断**：《直接公开》 | [0026] “...a method for fusing sensor information detected by a host vehicle and at least one remote vehicle-to-vehicle (V2V) communication equipped vehicle is provided.” <br>[0038] “...the vehicle control system ECU 20 performs an ADAS function...” | 对比文件公开了一种用于融合由主机车辆和至少一个远程V2V通信车辆检测到的传感器信息的方法（参见[0026]），并且该方法最终由车辆控制系统ECU执行ADAS功能来控制车辆（参见[0038]）。这构成了一个完整的控制车辆的方法。因此，对比文件直接公开了“一种控制车辆的方法，包括：”这一技术特征。 |
| **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>**公开性判断**：《直接公开》 | [0009] “...the V2V data comprises lane positioning, speed, and trajectory data for any remote V2V equipped vehicles...” <br>[0034] “At block 106 the V2V sub-system 16 of the host vehicle 12 continuously receives V2V data pertaining to the road segment 34 from the remote V2V equipped vehicles 26.” | 对比文件明确记载了主机车辆通过其V2V子系统从远程V2V车辆接收V2V数据（参见[0034]），并且该V2V数据包含了远程车辆的“车道定位、速度和轨迹数据”（参见[0009]）。“轨迹数据”即描述了车辆的预期行驶路径，属于“运动规划”的范畴。因此，对比文件直接公开了“接收包括用于发送车辆的运动规划的意图消息”这一技术特征。 |
| **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>**公开性判断**：《未公开》 | [0009] “...the V2V data comprises lane positioning, speed, and trajectory data...” <br>[0014] “...the second information set comprises object characteristics... includes a second size and a second location...” | 对比文件公开了V2V数据包括“轨迹数据”（[0009]）以及由视觉或V2V数据生成的“对象特征”，如尺寸和位置（[0014]）。然而，对比文件自始至终没有提及任何关于“车辆物理能力”的信息，例如“转弯半径”、“车辆最高速度”或“车辆最大加速度”。这些描述车辆固有物理性能的参数，并未在对比文件中被披露。因此，对比文件既未直接公开也未隐含公开该技术特征。 |
| **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>**公开性判断**：《直接公开》 | [0034] “At block 114, the controller 18 continuously analyzes the V2V data received by the receiver 24 at block 106 and generates a second object list and a second information set.” <br>[0036] “At block 116 the controller 18 generates a second dynamic model of the road segment 34 and the plurality of objects 38.” | 对比文件明确描述了控制器对接收到的V2V数据进行分析（参见[0034]），并基于此生成包含远程车辆信息的动态模型（参见[0036]）。这个“分析”过程即是对接收到的消息进行解析，以提取出其中包含的轨迹等信息（运动规划）。因此，对比文件直接公开了“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”这一技术特征。 |
| **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>**公开性判断**：《未公开》 | [0038] “...the controller 18 determines which of the plurality of objects 38 is in lanes of interest... Once the controller 18 assigns a high priority value to an object... an output is generated to a vehicle control system...” <br>[0044] “...the vehicle control system ECU 20 performs an ADAS function according to the requirements dictated by prioritized list of objects...” | 对比文件公开了基于融合后的数据（包含了远程车辆的运动规划信息）来确定感兴趣车道的对象并优先处理，进而控制车辆执行ADAS功能（如碰撞避免、车道保持）（参见[0038], [0044]）。这属于“至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆”。然而，对比文件完全没有提及为发送车辆建立“车辆行为模型”，更没有提及该模型是基于“车辆物理能力”（如技术特征C所定义）来限制或设置的。控制决策是基于对象在车道中的位置和优先级作出的，而非基于对发送车辆未来行为的预测模型。因此，对比文件未公开该技术特征。 |
| **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>**公开性判断**：《直接公开》 | [0034] “In one aspect, the first information set includes a first size and a first location corresponding to each of the plurality of objects 38 within the first object list.” <br>[0036] “...the second information set includes a second size and a second location...” | 对比文件明确记载了从视觉数据和V2V数据中生成的信息集包括对象的“尺寸”和“位置”（参见[0034], [0036]）。尺寸和位置是可以通过视觉传感器（相机）直接感知的属性。因此，对比文件直接公开了“传感器可感知属性”这一车辆描述符。 |
| **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>**公开性判断**：《未公开》 | [0038] “At block 128, the controller 18 determines which of the plurality of objects 38 is in lanes of interest. In one aspect, the lanes of interest are the lane in which the host vehicle 12 is traveling L1, and the lanes immediately adjacent to the lane in which the host vehicle is traveling L2, L3.” | 对比文件公开了确定“感兴趣车道”（即主机车辆所在车道及相邻车道）作为关注区域（参见[0038]）。这可以理解为一种“预期感兴趣区域”。然而，对比文件没有描述“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”这一具体操作步骤。对比文件中的感知（对象检测）是持续进行的（参见[0034]中“continuously analyzes the visual data”），其输出（对象列表）被用于后续的融合和决策，但并未明确揭示根据运动规划（如远程车辆的轨迹）来动态确定一个特定的“预期感兴趣区域”，然后专门针对该区域应用检测算法。此外，虽然检测过程客观上会利用传感器可感知属性（如尺寸），但将其表述为“以至少部分地基于所述传感器可感知属性来...检测”这一具体限定，在对比文件中没有对应的明确教导。因此，对比文件未公开该技术特征。 |
| **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>**公开性判断**：《未公开》 | 无相关引用。 | 对比文件全文未提及“检测算法”的选择，更没有提及基于接收到的运动规划（或V2V数据）来选择不同的检测算法。因此，对比文件未公开该技术特征。 |
| **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>**公开性判断**：《直接公开》 | [0034], [0036], [0040] 描述了控制器分别从视觉子系统和V2V子系统接收数据，生成包含对象尺寸、位置等信息的第一和第二信息集及动态模型。<br>[0040] “...the controller 18 combines the fused object list and the fused dynamic map...” | 对比文件的核心内容就是“传感器融合”。它详细描述了如何将来自相机（视觉数据）和来自V2V通信（V2V数据）的关于同一道路区域和对象的信息进行融合（参见[0040]）。这个融合过程必然涉及将不同来源的传感器数据（这些数据包含了对象的传感器可感知属性，如尺寸、位置）与特定的车辆（即发送V2V数据的远程车辆）进行关联，以判断它们是否指向同一个物理对象，并生成一个更准确的融合对象列表和地图。因此，“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”这一操作，是对比文件所公开的传感器融合方法的必然组成部分和核心目的。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **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>**公开性判断**：《未公开》 | 无相关引用。 | 对比文件没有描述对任何车辆（包括发送车辆）建立“行为预测”的步骤，更没有描述将车辆的实际行为与预测行为进行比较，并在不符合时基于“车辆物理能力”来更新预测。对比文件中的控制决策是基于实时融合的传感器数据作出的反应，而非基于对未来的预测及预测的修正。因此，对比文件未公开该技术特征。 |
| **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>**公开性判断**：《直接公开》 | [0009] “...the V2V data comprises lane positioning, speed, and trajectory data for any remote V2V equipped vehicles...” <br>[0034] “...the first information set includes a first size and a first location...” <br>[0036] “...the second information set includes a second size and a second location...” | 对比文件明确且反复地指出，从V2V数据或视觉数据中提取的信息包括车辆的“车道定位”（lane positioning）和“位置”（location）（参见[0009], [0034], [0036]）。这明确属于“车辆位置属性”。因此，对比文件直接公开了该技术特征。 |
| **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>**公开性判断**：《直接公开》 | [0040] “...the controller 18 combines the fused object list and the fused dynamic map...” <br>[0042] “At block 124 the controller 18 compares the fused confidence level to the first confidence level and the second confidence level. If the fused confidence level is lower than either of the first confidence level or the second confidence level... the method returns to block 102, and the controller 18 collects data from the camera 22 and the V2V sub-system 16 once more.” | 对比文件公开了传感器融合的过程（[0040]），这本身就隐含了将来自不同来源（主机车辆自身传感器和发送车辆的V2V数据）的关于同一对象（发送车辆）的位置信息进行比较和校验。更明确的是，在[0042]中，对比文件描述了比较融合置信度与原始置信度，如果融合置信度较低（表明融合后的结果可信度不如单一来源，这通常意味着不同来源的数据存在不一致或误差），则方法返回到起点，重新从相机和V2V子系统收集数据。这个“重新收集数据”的过程，实质上就是触发了一次对车辆（此处指环境感知，但核心是位置信息）的重新计算或更新。虽然对比文件没有使用“误差”和“重新计算车辆位置”的表述，但“置信度降低导致重新收集数据”这一机制，在功能上完全等同于“检测到位置信息误差并触发重新计算”。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **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>**公开性判断**：《未公开》 | [0038] “...the controller 18 engages the vehicle control system ECU 20 to perform an ADAS function such as collision avoidance...” <br>[0044] “...the vehicle control system ECU 20 performs an ADAS function according to the requirements dictated by prioritized list of objects...” | 对比文件公开了基于融合数据（包含发送车辆的运动规划）来确定危险（例如，对象在主机车辆的路径上），并控制主机车辆自身执行ADAS功能（如自动刹车）来避免碰撞（参见[0038], [0044]）。这可以被视为一种“确定运动规划是否是不安全的”（从主机车辆视角看，发送车辆的轨迹可能导致碰撞）并作出响应。然而，对比文件明确限定了响应动作是主机车辆“执行ADAS功能”（如刹车、转向），而完全没有提及“向所述发送车辆发送安全警告”这一动作。警告信息的发送方向是相反的。因此，对比文件未公开该技术特征。 |
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