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[发明专利]用于在受限网络中应用基于机器学习的异常检测的系统和方法-CN202310431106.6在审
发明人： B·C·罗宾森;P·D·施米特;J·希尔舍;O·K·托什;M·R·斯托里;E·夸吉奥托;J·J·克勒辛;A·J·法兰克 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：一种用于信号异常检测的方法，包括：接收至少一个信号，以及使用至少一个机器学习异常检测模型确定与该至少一个信号相关联的值是否在期望值的范围内。该方法还包括：响应于确定与该至少一个信号相关联的值不在期望值的范围内，递增计数器，以及响应于确定计数器的值大于或等于阈值，基于该至少一个信号识别信号异常信息。该方法还包括：将信号异常信息传送到远程计算装置，从远程计算装置接收响应于信号异常信息的诊断信息，以及响应于接收诊断信息，启动至少一个纠正动作过程。
用于受限网络应用基于机器学习异常检测系统方法

[发明专利]具有定制的局部回退的通用致动器-CN202310180542.0在审
发明人： E·夸吉奥托;M·R·斯托里;M·J·拉斯克;J·J·克勒辛;P·D·施米特;O·K·托什 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G05B9/03 文献下载
摘要：一种用于控制致动器的方法。该方法包括响应于接收到来自第一控制器的扭矩命令信号而生成致动器控制信号。该方法还包括基于致动器控制信号选择性地控制致动器。该方法还包括响应于识别出与第一控制器相关联的故障而执行以下操作：响应于确定与第二控制器相关联的分区包括回退指示器而生成回退致动器控制信号；并基于回退致动器控制信号选择性地控制致动器。
具有定制局部通用致动器

[发明专利]用于车辆分析的系统和方法-CN202211525519.2在审
发明人： B·C·罗宾森;P·D·施米特;A·J·法兰克;J·希尔舍;O·K·托什;M·R·斯托里;E·夸吉奥托;J·J·克勒辛 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/20 文献下载
摘要：一种用于车辆分析的方法包括接收来自车辆的至少一个状况指标传感器的数据，以及接收来自车辆的至少一个使用指标传感器的数据。该方法还包括基于来自至少一个状况指标传感器和至少一个使用指标传感器的数据，更新对应于车辆主模型的车辆特定模型。该方法还包括使用车辆特定模型识别车辆的至少一个使用趋势，以及基于车辆的至少一个使用趋势确定车辆的至少一个方面的剩余使用寿命的估计结果。
用于车辆分析系统方法

[发明专利]训练模式模拟器-CN202210670205.5在审
发明人： L·J·威尔逊;J·J·克勒辛;M·R·斯托里;P·D·施米特;F·博罗尔基;M·S·乔治 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G09B9/04 文献下载
摘要：一种用于车辆操作会话模拟的方法，包括：在车辆操作会话期间，在服务器计算装置处接收表示车辆的特性的车辆数据；以及，标识车辆数据的第一实际值，该第一实际值对应于在车辆操作会话的对应区段期间提供的至少一个操作者输入。该方法还包括，使用车辆数据确定对应于第一实际值的第一预期值；以及，响应于确定第一实际值在第一预期值的范围之外，生成对应于该区段的车辆模拟。该方法还包括，在一个或多个模拟界面处提供车辆模拟。
训练模式模拟器

[发明专利]用于自主车辆的过渡管治系统和方法-CN201811279612.3有效
发明人： P·M·赖恩;M·R·斯托里;M·格雷布;J·J·克勒辛;P·C·隆居马尔;A·雷扎伊安;H·李;R·E·拉内拉斯 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： B60W30/18 文献下载
摘要：提供了一种从车辆的自主驾驶模式过渡到手动驾驶模式的方法。该方法包括将转向装置输入角度与自主控制的转向角度进行比较，以确定转向角度误差。该方法还包括将加速或减速输入与自主控制的加速或减速输入进行比较，以确定加速或减速误差。该方法还包括基于由将转向角度误差和加速或减速误差作为因子的计算确定的置信水平因子，以加权方式渐进地过渡到手动驾驶模式。
用于自主车辆过渡系统方法

[发明专利]自动驾驶车辆的驾驶员再次接手评定系统-CN201811210532.2有效
发明人： P·M·赖恩;M·R·斯托里;M·格雷布;J·J·克勒辛;P·C·隆居马尔;A·雷扎伊安;H·李;R·E·拉内拉斯 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： B60W40/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动驾驶车辆的驾驶员再次接手评定系统，其中主车辆包括驾驶员再次接手评定系统和适于通过自动引导系统进行手动控制和自动控制的X线控装置。驾驶员再次接手评定系统包括控制器、用户界面，以及测试执行模块和测试评估模块。用户界面被配置为与乘员互相交流并将用于手动控制的乘员指令信号输出到控制器。测试执行模块在控制器接收到乘员指令信号时启动乘员再次接手测试。测试评估模块被配置为在再次接手测试期间接收指示乘员性能的乘员性能信号，并评估乘员性能信号以确定测试通过结果和测试失败结果。在确定测试通过结果时，由乘员承担主车辆的手动控制。
自动驾驶车辆驾驶员再次接手评定系统

[发明专利]用于车辆建模的系统和方法-CN202110491878.X在审
发明人： M·S·乔治;M·R·斯托里;F·博罗尔基;J·J·克勒辛;L·J·威尔逊;P·D·施米特 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：一种用于车辆建模的方法包括：接收与车辆转向系统设计相对应的一个或多个设计规格特性，以及接收包括车辆转向系统设计的车辆转向系统的一个或多个线端特性。该方法还包括：使用与车辆转向系统设计相对应的一个或多个设计规格特性生成车辆转向系统设计的主模型，以及使用车辆转向系统的一个或多个线端特性生成至少一个初始参数。该方法还包括：基于主模型和至少一个初始参数生成车辆特定模型，以及接收与车辆转向系统相对应的运行数据。该方法还包括：使用运行数据生成至少一个后续参数，以及使用至少一个后续参数更新车辆特定模型。
用于车辆建模系统方法

[发明专利]使用机器学习的转向模式选择-CN201810203680.5有效
发明人： Z·赖恩;R·密特拉;杨涛;S·T·桑福德;M·R·斯托里 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2018-03-13 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： B62D5/04 文献下载
摘要：转向系统的技术特征包括控制模块，其基于诸如横向加速度信号值和相应的方向盘位置值的一组输入信号值动态地确定操作模式。控制模块基于输入信号值动态地确定并学习多个操作模式之间的分类边界。控制模块还根据使用分类边界确定的操作模式来校准转向系统。
使用机器学习转向模式选择

[发明专利]用于动态软件管理的系统和方法-CN202110064469.1在审
发明人： M·R·斯托里;K·R·帕特尔 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： B60R16/023 文献下载
摘要：一种用于动态软件管理的方法包括在源处理器处接收与一个或多个其他处理器中的相应的处理器相对应的空闲时间和至少一个任务执行特性。该方法还包括：基于目标处理器的空闲时间和至少一个任务执行特性，识别一个或多个其他处理器中的目标处理器，其能够执行与源处理器相关联的任务。该方法还包括：向目标处理器传送任务请求，该任务请求用于请求目标处理器执行与源处理器相关联的任务。该方法还包括：响应于接收来自目标处理器接的、指示任务的接受的通信，将用于执行该任务的指令传送到所述目标处理器。
用于动态软件管理系统方法

[发明专利]用于信息生态系统内的分布式处理的系统和方法-CN202011071872.9在审
发明人： M·R·斯托里;K·R·帕特尔;F·博罗尔基;J·J·克勒辛;M·S·乔治;P·D·施米特;L·J·威尔逊 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本公开提供了用于信息生态系统内的分布式处理的系统和方法。该用于分布式处理的方法包括接收与多个处理器中的每个相应处理器相对应的空闲时间和至少一个任务执行特性，其中多个处理器中的至少一个处理器相对于多个处理器中的其他处理器远程定位。该方法还包括识别多个处理器中的目标处理器以基于目标处理器的空闲时间和至少一个任务执行特性来执行任务。该方法还包括向目标处理器传达任务请求，该任务请求请求目标处理器执行任务，以及响应于从目标处理器接收到指示接受任务的通信，将用于执行该任务的指令传达到目标处理器。
用于信息生态系统分布式处理系统方法

[发明专利]驾驶风格评估系统和方法-CN201811451861.6在审
发明人： P·M·赖恩;M·R·斯托里;M·格雷布;J·J·克勒辛;P·C·隆居马尔;A·雷扎伊安;H·李;R·E·拉内拉斯 -专利权人：操纵技术IP控股公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： B60W40/09 文献下载
摘要：一种驾驶风格评估系统，其包括处理器，该处理器在第一驾驶模式期间，在由驾驶员执行的操作期间接收与至少一种驾驶风格类别相关联的驾驶数据，处理器基于驾驶数据确定至少一种驾驶风格类别中的每种的优选驾驶风格。还包括控制器，该控制器被构造为在第二驾驶模式下在车辆操作期间执行与优选驾驶风格相关联的命令。
驾驶风格处理器驾驶模式评估系统控制器优选关联驾驶操作期间车辆操作数据确定

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