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2024.12.26PCT/EP2023/0668092023.06.21WO2024/008453DE2024.01.11预测一个交通参与者对至少一个其他交通本发明涉及一种借助经过训练的人工神经网络(N)通过分析交通场景来预测一个交通参与者(V1至V3)对至少一个其他交通参与者(V1至者(V1至V3)为所述一个交通参与者(V1至V3)计(V1至V3)在记录的特定交通场景中实际行驶的个交通参与者(V1至21.一种借助经过训练的人工神经网络(N)通过分析交通场景来预测一个交通参与者有多个交通参与者(V1至V3)，并且标有分数值，所述分数值代表了一个交通参与者(V1至且代表了所述一个交通参与者(V1至V3)在所述另一交通参与者(V1至V3)不存在的情况下，最终位移误差。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在4.根据前述权利要求中任一项所述的方法6.一种运行车辆的方法，其中，使用根据前述权利要辆的影响的基础上，借助自动驾驶车辆的碰撞警告和/或碰撞避免系统来确定自动驾驶车运行车辆查找路径的过程中将搜索空间限制为至少一个9.根据权利要求6至8中任一项所述的方法，其中3[0001]本发明涉及一种根据权利要求1前序部分所述的预测一个交通参与者对至少一个[0003]DE102021005625.6描述了一种在自动驾驶车辆环境中借助经过训练的人工[0005]根据本发明，该目的通过一种具有权利要求1中所述特征的预测一个交通参与者对至少一个其他交通参与者的影响的方法和一种具有权利要求6中所述特征的运行车辆的[0007]在借助经过训练的人工神经网络通过分析交通场景来预测一个交通参与者对至[0008]对于根据标准SAEJ3016的2至5级自动化运行的自动驾驶车辆，以及根据NCAP的4[0011]在本方法一种可能的设计方案中，借助平均位移误差和/或最终位移误差来确定便描述一个交通参与者对另一特定交通参与者的自动驾驶车辆的影响，利用自动驾驶车辆的碰撞警告和/或碰撞避免系统来确定自动驾驶[0017]在运行车辆的方法的另一可能的设计方案中，将所预测以便在自动化运行车辆查找路径的过程中，将搜索空间限制为至少一个相关的交通参与5[0029]为了量化交通参与者V1至V3之间的交互，在此提供了也被称为分数值的影响度[0030]为了确定一个交通参与者V1至V3对另一交通参与者V1至V3的影响，确定轨迹T1、[0032]为了借助该影响度量来量化交通参与者V1对交通参与者V2的影响，在图3中示出6POS4'。输出信息AI提供了一个交通参与者V1至V3对至少一个其他交通参与者V1至V3的影响的相[0053]如此通过基于学习的方法能够预测一个交通参与者V

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