**对比文件名称**：发明公开 US7447593B2 System and method for adaptive path planning
**特征比对表格**：
| 技术特征描述与公开性判断 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：确定所述地图的多个体素中的每个体素的占用程度。 <br>**公开性判断**：未公开 | 无对应原文。 | 目标专利的技术特征A涉及将环境划分为体素（voxel）并确定每个体素的“占用程度”（occupancy level）。对比文件US7447593B2的核心内容是路径规划，其处理的环境信息是基于障碍物（或需避让区域）的**概率分布**（probability distribution），例如第[0030]段描述了障碍物的概率密度函数。对比文件通篇未提及“体素”（voxel）这一将空间离散化的网格单元概念，也未提及对每个单元“占用程度”的确定。对比文件中的概率分布描述的是障碍物位于空间中某一点或区域的**可能性**，而非描述一个固定划分的单元被占据的**比率或程度**。两者技术手段和作用不同：目标专利的特征A是为构建基于体素的概率地图做准备；对比文件中的概率分布是直接用于评估路径碰撞风险的输入信息。因此，对比文件未公开技术特征A。 |
| **技术特征B**：其中所述体素的占用程度是根据由传感器在多个时间步阶收集的且基于所述体素是否落入用于当前时间步阶处的测量的传感器测量锥中而对所述体素的占用程度作出贡献的测量来确定的。 <br>**公开性判断**：未公开 | 无对应原文。 | 技术特征B限定了确定体素占用程度的具体方法，即依赖传感器测量，且测量数据的选择标准是体素是否位于当前测量的“传感器测量锥”（sensor cone）内。对比文件确实提及使用传感器数据来更新环境信息（例如第[0151]段），但其更新的是障碍物的概率分布模型，而非体素的占用程度。更重要的是，对比文件中完全没有出现“传感器测量锥”这一概念，也没有描述根据一个空间锥体范围来筛选相关测量数据以更新特定空间单元状态的技术手段。该特征在目标专利中用于增量式、选择性地更新体素状态，是其实施方案的关键细节。对比文件未公开此技术特征。 |
| **技术特征C**：其中每个体素的占用程度表示在所述体素的空间上的占用比率。 <br>**公开性判断**：未公开 | 无对应原文。 | 技术特征C进一步定义了“占用程度”的含义，即空间占用比率。这强调了体素状态是一个连续量（如从0到1），而非简单的二元（占用/空闲）状态。对比文件中描述的概率分布（如第[0030]段的φ_O），其含义是障碍物位于某处的概率，并非一个空间单元内部被占据的比率。例如，一个概率为0.5的点，并不意味着该点有50%的物质填充，而是表示有50%的信心认为障碍物中心位于此点。两者在数学和物理含义上均不相同。该特征在目标专利中用于支持更精细的地图表示，对比文件未公开此概念。 |
| **技术特征D**：确定所述多个体素中的每个体素的占用程度的概率分布函数(PDF)。 <br>**公开性判断**：未公开 | 对比文件多处提及概率分布函数（PDF），例如：<br>1. 第[0030]段：“probability density function φ_O: (R, T)→R”用于描述障碍物的位置分布。<br>2. 第[0130]段：“The integral (or sum of values over the domain) of a probability distribution function (PDF) has a value of one.” | 虽然对比文件广泛使用了概率分布函数（PDF）的概念，但其PDF描述的对象是**障碍物的位置或状态**（例如，敌舰在某个时间出现在某个位置的概率）。而目标专利的技术特征D，其PDF描述的对象是**每个体素自身的占用程度**（即该体素被占据的比率这个随机变量的分布）。两者PDF描述的主体和物理意义完全不同。在目标专利中，体素占用程度的PDF用于量化地图本身的不确定性；在对比文件中，障碍物位置的PDF用于量化环境认知的不确定性。因此，对比文件未公开“体素占用程度的PDF”这一特定技术特征。 |
| **技术特征E**：确定所述多个体素中的每个体素的占用程度的概率分布函数(PDF)。 <br>**公开性判断**：未公开 | （同技术特征D引用） | 技术特征E与技术特征D的文字描述完全相同，可能为权利要求撰写中的重复。基于与技术特征D相同的理由，对比文件未公开此特征。 |
| **技术特征F**：基于在确定所述PDF之后所执行的后续测量来对所述PDF执行增量贝叶斯更新以更新所述地图。 <br>**公开性判断**：未公开 | 对比文件提到了根据新信息更新概率知识，例如：<br>1. 第[0056]段第2点：“Further information that is obtained from sensors or other sources may indicate that a branch thought to be clear from contact actually is not. New information on the location of known obstacles may come to light.”<br>2. 第[0090]-[0092]段描述了路径的自动更新条件，其中第[0090]段提到“using updated situational knowledge”。 | 技术特征F限定了使用“增量贝叶斯更新”这一具体算法来更新体素占用程度的PDF。对比文件确实提到了根据新的传感器信息更新对环境的认知（第[0056]段），并且其整体框架基于概率推理，本领域技术人员可以理解其隐含了使用贝叶斯方法进行更新的可能性。**然而**，对比文件明确公开的更新对象是**障碍物的位置概率分布**（用于评估路径风险），而非**体素占用程度的PDF**（用于构建地图）。此外，对比文件没有明确记载“增量贝叶斯更新”这一具体技术术语。虽然从广义的概率更新角度看，两者有相似之处，但因其作用的对象（障碍物位置 vs. 体素占用状态）和所属的技术方案环节（环境威胁评估 vs. 地图构建）根本不同，不能认为对比文件隐含公开了应用于“体素占用程度PDF”的“增量贝叶斯更新”。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征G**：以及基于经更新的地图来为所述自主设备规划路线。 <br>**公开性判断**：隐含公开 | 对比文件的核心就是基于概率信息进行路径规划：<br>1. 第[0008]段：“The output paths satisfy the constraints. Paths can also contain information about probability of contact ... along the path as well as a confidence level in the assessment.”<br>2. 第[0111]段：“Candidate new nodes are not added to the tree unless the probability of contact is determined to be below a (parameter) threshold...”<br>3. 第[0115]段：“After the tree is built, either a ‘best’ path to the goal or a ‘best’ partial path is found.” | 技术特征G要求基于更新后的地图进行路线规划。对比文件整个发明的目的就是为车辆（自主设备）规划路线（第[0003]段），并且其规划过程明确依赖于不断更新的概率信息（如障碍物位置分布）。虽然对比文件中将其更新的信息称为“概率分布”或“情境知识”而非“地图”，但其在系统中实际起到的作用与目标专利中“经更新的地图”相同，即：为路径规划算法提供当前环境的空间占用与不确定性信息。对于本领域技术人员而言，在对比文件公开的“基于更新的概率信息进行路径规划”的基础上，能够直接且毫无疑义地确定其必然包含了“基于经更新的（概率）信息来规划路线”这一技术特征。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
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