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申请/专利权人：标致雪铁龙汽车股份有限公司

摘要：描述了一种计算机实现的、用于创建交通参与者算法以对交通参与者进行计算机模拟的方法，其中所述交通参与者属于被不力地保护的类别的交通参与者，其中在真实的交通环境中借助于安置在所述交通参与者上的传感器在实施至少一个任务期间检测该类别的交通参与者中多个不同的、真实存在的交通参与者的数据，其中由所述数据求取所述交通参与者的运动轨迹，其中由所述运动轨迹计算出用于所述任务的平均运动轨迹和用于偏离平均运动轨迹的带宽。还描述了一种计算机实现的、用于训练至少一个用于机动车的控制设备的算法的方法、一种计算机程序产品以及一种机动车。

主权项：1.一种计算机实现的、用于训练至少一个用于机动车（2）的控制设备（4）的算法（34）的方法，其中该控制设备（4）设置用于通过基于输入数据在使用所述至少一个算法（34）的情况下干预机动车（2）的总成（22，24，26）实现自动化的或自主的行驶功能，其中该算法（34）通过自学习神经网络（32）训练，该方法包括以下步骤：a）提供用于自动化或自主行驶功能的计算机程序产品模块（30），其中该计算机程序产品模块（30）包含要训练的所述算法（34）和所述自学习神经网络（32）；b）提供具有模拟参数的模拟环境（80），其中该模拟环境（80）包含真实存在的应用领域的地图数据、机动车（2）的模拟以及至少一个另外的、模拟的交通参与者（48，50）作为代理人，其中至少一个另外的交通参与者（48，50）的行为通过交通参与者算法（72）来确定；c）提供由控制模拟机动车（2）的算法（34）执行的任务；和d）实施该任务并且训练该算法（34），在执行任务时，通过所述模拟环境（80）模拟交通状况，并通过自学习神经网络（32）训练算法（34），从而改变所述算法（34），直到满足质量标准，其特征在于，用于对属于被不力地保护的类别的交通参与者（44，60）进行计算机模拟的交通参与者算法（72）通过在真实的交通环境（36）中借助于安置在所述交通参与者（44，60）上的传感器（62，64，66，58）在所述真实存在的交通参与者（44，60）实施至少一个任务期间检测该类别的交通参与者中多个不同的、真实存在的交通参与者（44，60）的数据来产生，其中由所述数据求取所述交通参与者（44，60）的运动轨迹（52.1-52.4），其中由所述运动轨迹（52.1-52.4）计算出用于所述任务的平均运动轨迹（54）和用于偏离平均运动轨迹（54）的带宽（56.1，56.2），以及提供自学习神经网络（76），其中将所述数据提供给该自学习神经网络（76），其中所述交通参与者算法（72）由该自学习神经网络（76）训练。

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