[发明专利]用于训练神经元网络的方法、用于估计摩擦系数的方法和设备及机器可读的存储介质在审
| 申请号： | 202010731186.3 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN112298189A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | M·科佩特尤克;C·莱尔曼;J·博尔格斯 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | B60W40/068 | 分类号： | B60W40/068;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 侯鸣慧 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于训练用于估计车轮相对于地面的摩擦系数的神经元网络的方法、一种用于估计摩擦系数的方法和相应设备以及机器可读的存储介质，其中，提供至少一个特定于摩擦系数的传感器类型的离散数据序列(311、312、313、314)(S1)；提供车轮的有限加速度范围的用于车轮的至少一个行驶动态传感器类型的离散数据序列(311、312、313、314)(S2)；同步(S3)至少两个离散数据序列(311、312、313、314)；提供针对车轮的主动确定的摩擦系数(S5)；借助所述离散数据序列(311、312、313、314)生成用于神经元网络(320)的输入张量(S4)；借助输入张量来训练神经元网络(S7)，以便来估计摩擦系数。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 神经元 网络 方法 估计 摩擦系数 设备 机器 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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