Trainieren eines Sensormodells

Details

Veröffentlichungs-Nr.

EP4718325

Anmeldetag

30. September 2024

Veröffentlichung

1. April 2026

Rechtsraum

EP

IPC

(BOSCH GMBH ROBERT et al.)(DSPACE GMBH et al.)

Abstract

Es wird ein Verfahren zum Trainieren eines Sensormodells (30) angegeben, das ein Kl-Modell (32a-x) mit einem Verfahren des maschinellen Lernens aufweist, wobei das Sensormodell (30) durch eine erste Vielzahl von Parametern einstellbar ist und mit Trainingsdatensätzen trainiert wird, die jeweils Eingangsdaten bei einer bestimmten Einstellung der Parameter und dabei erzeugte Sensorsignale einander zuordnen, so dass das trainierte Sensormodell (30) in der Lage ist, zu vorgegebenen Eingangsdaten bei einer bestimmten Einstellung der Parameter zugehörige Sensorsignale auszugeben und/oder zu vorgegebenen Sensorsignalen die Einstellung der Parameter auszugeben. Dabei weist das Sensormodell eine zweite Vielzahl von Kl-Modellen (30a-x) mit einem Verfahren des maschinellen Lernens auf, die jeweils für nur einen Teil der ersten Vielzahl von Parametern zuständig sind und mit einem Teil der Trainingsdatensätze mit Eingangsdaten bei einer variierten Einstellung des zugehörigen Teils der ersten Vielzahl von Parametern trainiert werden, so dass die Einflüsse der Parameter modular über die KI-Modelle (30a-x) verteilt trainiert und in dem Sensormodell (30) kombiniert werden.

Anmelder

Firma

SICK AG

Land

🇩🇪 Deutschland