**对比文件名称：** US2018208195A1_Description_20251231_1637
**目标专利名称：** 用于车辆的消息广播
**本次调用的模型名称：** DeepSeek-R1
**特征比对表格**
| 第一栏：技术特征描述及公开性判断结果 | 第二栏：对比文件原文引用 | 第三栏：公开性论述 |
| **技术特征A：** 一种控制车辆的方法，包括：<br>**公开性判断：** 直接公开 | [0011] In one embodiment, a method may comprise: determining, at a risk assessment controller of a first self-driving vehicle, a collision risk for the first self-driving vehicle based on a present risk from each vehicle of a first plurality of vehicles; receiving, at the first self-driving vehicle, a collision risk assessment value from each vehicle of a second plurality of vehicles; ... determining an aggregate collision risk score ... and responsive to the determination that the aggregate collision risk score has changed relative to a previously calculated aggregate collision risk score, the risk assessment controller of the first self-driving vehicle adapting a self-driving parameter of the first self-driving vehicle. | 对比文件明确公开了一种控制（第一）自动驾驶车辆的方法，该方法包括多个步骤，如确定碰撞风险、接收其他车辆的风险评估值、确定聚合风险分数以及基于风险分数的变化调整自动驾驶参数。这与目标专利权利要求1的主题“一种控制车辆的方法”在整体方法类型上相同。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征B：** 接收包括用于发送车辆的运动规划的意图消息<br>**公开性判断：** 隐含公开 | [0011] ... receiving, at the first self-driving vehicle, a collision risk assessment value from each vehicle of a second plurality of vehicles ... | 对比文件明确公开了第一车辆接收来自其他（第二）车辆的信息，即“碰撞风险评估值”。目标专利的“意图消息”是一种包含“运动规划”的特定信息格式。虽然对比文件没有明确使用“意图消息”或“运动规划”这两个术语，但其接收的“碰撞风险评估值”本质上是发送车辆基于其自身状态（可能包括位置、速度、意图等）计算得出的风险评估信息，用于告知接收车辆其潜在风险。本领域技术人员可以合理推断，为了进行有效的风险评估和协作控制，车辆间交换的信息很可能包含或暗示了发送车辆对未来轨迹或行为的某种规划或预期（即“运动规划”的实质内容），以便接收方评估风险。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征C：** 其中，所述运动规划包括所述发送车辆的轨迹以及与所述发送车辆相关联的一个或多个车辆描述符，并且其中，所述一个或多个车辆描述符包括车辆物理能力，其中，所述车辆物理能力包括转弯半径、车辆最高速度和车辆最大加速度中的至少一项<br>**公开性判断：** 隐含公开 | [0054] ... The interference module 456 may also receive the vehicle's own dynamics (454) and compute vehicle trajectories and interference boundaries using the received dynamics and the vehicle's own dynamics (e.g., position, velocity, acceleration). These interference boundaries (Inter[1]) may be incorporated into the current risks from nearby vehicles 458. | 对比文件描述了接收其他车辆的“动态信息”（dynamics），并举例说明这包括位置、速度、加速度。计算“车辆轨迹”（vehicle trajectories）和“干扰边界”（interference boundaries）需要基于这些动态信息。目标专利的“轨迹”是运动规划的核心，而“车辆物理能力”（如最高速度、最大加速度）是决定车辆动态（速度、加速度）极限和可能轨迹（受转弯半径限制）的内在属性。虽然对比文件未明确将“转弯半径、车辆最高速度”等列为独立的“车辆描述符”，但本领域技术人员可以理解，为了准确计算轨迹和风险评估（如对比文件所述），必须知晓或能够推断出车辆的这些基本物理能力限制。接收到的“动态信息”（如当前速度、加速度）本身就隐含了车辆的物理能力范围。因此，包含轨迹和隐含车辆物理能力信息的交换内容，可以被视为隐含公开了该技术特征。 |
| **技术特征D：** 对所述意图消息进行解析以识别用于所述发送车辆的所述运动规划<br>**公开性判断：** 隐含公开 | [0053] A particular vehicle may be receiving V2V inputs 450 from nearby vehicles 1, 2, . . . , n. The RA[1] for a first vehicle may be received and used to update the current risks from nearby vehicles (458). ... The received RA[1] may be updated in the RA Sum 462 ... | 对比文件明确描述了车辆接收来自其他车辆的V2V输入（包含风险评估值RA），并对其进行处理（如更新当前风险、在RA Sum模块中汇总）。这种“接收并用于更新/汇总”的过程，必然包含对接收到的消息内容进行解析，以提取出其中有用的信息（即RA值）。虽然解析的目的是提取“风险评估值”而非“运动规划”，但“解析消息以识别其中包含的特定信息”这一操作步骤是相同的。结合对特征B和C的隐含公开论述，本领域技术人员可以合理推断，在接收包含车辆动态和风险信息（隐含运动规划）的V2V消息后，对其进行解析以提取这些信息是必然且常规的操作。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征E：** 以及至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆，包括：至少部分地基于由所述车辆物理能力限制的所述发送车辆的车辆行为模型，来设置针对所述发送车辆的行为预测<br>**公开性判断：** 隐含公开 | [0067] For example, available modes of operation may be defined as Aggressive, Moderate, or Conservative. ... Each mode of operation may control one or more driving characteristics, such as: inter-vehicle distance maintained with vehicles ahead, behind, or adjacent to the vehicle; speed; acceleration/deceleration limits; ...<br>[0055] ... Based on the current updated RA, the vehicle may select a driving mode (e.g., aggressive, moderate, conservative), and control its operation (e.g., dynamics) according to such mode. | 对比文件公开了基于聚合风险分数（RA）来选择驾驶模式（如保守、中等、激进），并根据所选模式控制车辆操作（如速度、加速度限制、跟车距离）。选择“保守”模式意味着预测其他车辆可能行为风险较高，从而采取更谨慎的自身行为，这间接包含了对周围车辆行为的一种“预测”和应对策略。虽然对比文件没有明确表述为“设置针对发送车辆的行为预测”，但其整个风险控制机制（接收他车风险信息 -> 计算聚合风险 -> 调整自身驾驶模式）的本质，是为了对他车可能的不安全行为进行预判和防范。此外，驾驶模式所控制的“加速度/减速度限制”等，本身就是基于车辆自身物理能力设定的安全行为边界，可视为一种简化的“车辆行为模型”。虽然未明确提及“由车辆物理能力限制的发送车辆的车辆行为模型”，但安全驾驶模式的设定必然考虑车辆物理极限。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征F：** 所述一个或多个车辆描述符进一步包括传感器可感知属性<br>**公开性判断：** 隐含公开 | [0043] ... a sensor module, configured to receive information detected by at least one sensor of a vehicle; ...<br>[0057] The RA score may be adjusted by information collected by a vehicle about its surroundings using its on-board perception sensors. The vehicle may measure the parameters of operation of other vehicles ... | 对比文件多次提及车辆使用传感器感知周围环境和其他车辆，例如通过传感器模块接收信息，并利用感知传感器收集的信息来调整风险评估分数。这意味着车辆能够检测到其他车辆的“传感器可感知属性”，如通过雷达、摄像头感知到的车辆尺寸、轮廓、相对位置、速度等。虽然对比文件未明确将这些属性归类为“车辆描述符”并包含在交换的消息中，但为了进行准确的风险评估（这是对比文件的核心），感知到的这些属性信息是进行计算的基础。本领域技术人员可以合理推断，在V2V协作风险控制系统中，车辆间交换的风险信息很可能源自或关联于这些传感器感知到的属性。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征G：** 至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆包括：至少部分地基于所述运动规划来确定用于所述车辆的预期感兴趣区域；以及将检测算法应用于在所述预期感兴趣区域处的接收的传感器数据，以至少部分地基于所述传感器可感知属性来在所述接收的传感器数据中检测所述发送车辆<br>**公开性判断：** 未公开 | 对比文件未发现相关内容。 | 对比文件主要关注于利用V2V通信交换风险评估值，并基于聚合风险调整驾驶模式。虽然提到了使用传感器检测车辆（[0057]），但并未描述“基于运动规划来确定预期感兴趣区域”这一特定技术手段。也未提及为了检测特定车辆而“将检测算法应用于预期感兴趣区域处的传感器数据”。对比文件中的传感器使用更偏向于常规的环境感知，而非基于接收到的他车规划信息进行有针对性、区域聚焦的检测。该特征在目标专利中用于提高感知效率，而在对比文件中没有相应的教导或启示。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征H：** 至少部分地基于所接收的运动规划来选择所述检测算法<br>**公开性判断：** 未公开 | 对比文件未发现相关内容。 | 对比文件未提及“检测算法”的选择，更未提及基于接收到的运动规划（或类似信息）来选择不同的检测算法。该特征属于目标专利中更具体的感知优化步骤，在对比文件中没有对应记载或暗示。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征I：** 至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆包括：至少部分地基于所述传感器可感知属性来将车辆检测传感器数据与所述发送车辆进行关联<br>**公开性判断：** 隐含公开 | [0053] ... The interference module 456 may also receive the vehicle's own dynamics (454) and compute vehicle trajectories and interference boundaries using the received dynamics and the vehicle's own dynamics (e.g., position, velocity, acceleration). These interference boundaries (Inter[1]) may be incorporated into the current risks from nearby vehicles 458. | 对比文件描述了利用接收到的他车动态信息（如位置、速度、加速度）计算轨迹和干扰边界，并将其纳入对附近车辆的风险评估中。这个过程实质上就是将接收到的V2V信息（可视为包含车辆身份和状态）与通过传感器感知到的车辆数据（轨迹、边界）进行关联和匹配，以确定哪个传感器目标对应哪个发送消息的车辆。虽然未明确使用“传感器可感知属性”和“关联”这些术语，但实现风险准确评估的前提必然是正确关联V2V信息源和传感器感知目标。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征J：** 确定所述发送车辆的行为是否符合所述行为预测；以及响应于确定所述发送车辆的所述行为不符合所述行为预测，至少部分地基于所述车辆物理能力来更新所述行为预测<br>**公开性判断：** 隐含公开 | [0059] ... The time window q may be maintained as a sliding window to account for remnant risk of the vehicles, that is decayed using the decay function. The decay function and the parameters may be chosen to decay aggressive behavior (e.g., a vehicle creating a risky behavior) more slowly than responsive behavior (e.g., a vehicle reacting to the risky behavior). | 对比文件描述了使用滑动时间窗口和衰减函数来处理车辆的“残余风险”。衰减速率根据不同车辆的行为（激进行为或响应行为）而有所不同。这隐含了一个持续监测和评估车辆行为是否符合预期（例如，激进车辆持续表现出高风险）的过程。如果车辆行为偏离预期（例如，从激进变为保守），其风险值的衰减速率会相应调整，这相当于基于对其行为模式的观察来“更新”对其风险的判断（可类比为行为预测）。虽然未明确提及基于“车辆物理能力”来更新，但车辆的行为模式（激进/保守）与其物理能力（影响其动作极限）是密切相关的。本领域技术人员可以理解，对行为预测的更新会综合考虑观察到的行为和历史信息，而车辆物理能力是评估其行为合理性和未来可能性的重要因素。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征K：** 所述一个或多个车辆描述符进一步包括车辆位置属性<br>**公开性判断：** 隐含公开 | [0054] ... dynamics (e.g., position, velocity, acceleration).<br>[0064] ... threat_location carries a historic average of risk scores associated with a geofenced region or area ... | 对比文件明确将“位置”（position）列为车辆动态信息（dynamics）的一部分。此外，还提到了基于地理位置（geofenced region）的风险威胁值（threat_location）。这表明位置信息是车辆状态和风险评估的关键组成部分。虽然未明确将其命名为“车辆位置属性”并作为“车辆描述符”的一部分，但位置信息在对比文件披露的V2V通信和风险控制系统中是基础且必要的信息元素。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征L：** 至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆包括：至少部分地基于所述车辆位置属性来确定所述发送车辆的位置；确定在所述车辆的位置与所述发送车辆的位置之间的比较是否指示误差；以及响应于确定在所述车辆的位置与所述发送车辆的位置之间的所述比较指示误差，来触发对所述车辆的位置的重新计算<br>**公开性判断：** 未公开 | 对比文件未发现相关内容。 | 对比文件虽然使用了车辆位置信息进行风险评估和轨迹计算，但并未描述接收车辆将自己的位置与发送车辆报告的位置进行比较以检测误差，更没有提及在检测到误差时触发对自身位置的重新计算。该特征涉及一种基于V2V信息的车辆自我定位校验和修正机制，在对比文件中没有相应的技术方案或启示。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征M：** 至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆包括：确定所述运动规划是否是不安全的；以及响应于确定所述运动规划是不安全的，来向所述发送车辆发送安全警告<br>**公开性判断：** 隐含公开 | [0050] ... when the risk becomes high subject vehicle performance may be shifted towards more conservative, and the performance of surrounding vehicles may also become more conservative as well. ... So leading vehicles in the group gradually acquire the feedback through propagation and the process of risk minimization may begin ...<br>[0053] ... The received RA[1] may be updated in the RA Sum 462, and an updated RA for the vehicle communicated via V2V to nearby vehicles (464). | 对比文件的核心是车辆间交换风险评估值（RA）。当一个车辆计算出高聚合风险时，它会调整自身行为趋向保守，同时通过V2V将更新后的（高）风险值传播给周围车辆（参见[0053]发送更新后的RA）。这实质上是一种协作安全机制：车辆A通过分析自身传感器和接收到的他车风险信息，判断当前整体态势风险高（可类比为判断某些行为或规划“不安全”），然后通过发送高RA值给其他车辆（如车辆B），作为一种“安全警告”，促使车辆B也采取更保守的行为。虽然警告的内容是“风险值”而非针对特定“运动规划”的警告，但其功能和作用是相似的：基于对态势安全性的判断，向相关车辆发送警示信息以促进行为调整。因此，该技术特征被隐含公开。 |
**结论代码插入：**
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