**对比文件名称**：US7889065B2_Description_20251231_2009
**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最新版本模型
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：一种控制车辆的方法。<br>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0031]段：“The present invention relates to the field of smart cars and automatic signaling of a vehicle's intent.”<br>说明书第[0037]段：“...a system is shown for displaying driver intent using various light or lamp signals on the vehicle.”<br>说明书第[0051]段：“Turn decision estimator 300 ... may make a probability estimation ... to decide whether a turn is likely to occur... The turn decision estimator may then power an in-dash indicator 410 to inform the driver that a turn signal 400 will be given...” | 对比文件明确公开了其发明涉及智能汽车和车辆意图自动信号指示领域，并具体描述了一种用于显示驾驶员意图的系统和方法，包括通过决策估计器判断是否可能发生转向，并据此控制车辆转向信号等。这构成了对“一种控制车辆的方法”的直接公开。该方法在对比文件中用于实现车辆的自动信号指示，与目标专利中控制车辆的方法属于相同的技术领域和应用场景。 |
| **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>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0031]段：“The invention also allows for the broadcasting of the vehicles intentions over commercially available data links.”<br>说明书第[0064]段：“...the turn signal will start 400. ... Once the turn decision has been made it will also be available for broadcasting 500 over any standard data link to nearby vehicles.”<br>说明书第[0065]段：“This data, along with position, velocity, acceleration, and other data (e.g., vehicle route guidance data, turn estimation data, and the like), may be transmitted to other vehicles.” | 对比文件明确公开了车辆可以将其意图（包括转向决策、位置、速度、加速度、路线引导数据等）通过数据链路广播给附近的其他车辆。其他车辆接收到的正是这种包含了发送车辆意图（可视为一种运动规划）的消息。因此，对比文件直接公开了“接收包括用于发送车辆的运动规划的意图消息”这一特征。两者的作用都是实现车辆间意图信息的传递。 |
| **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>**判断结果**：《隐含公开》 | 说明书第[0037]段：“The inputs to the system include sensor inputs 110 which may include Radar, Lidar, or other vehicle sensors (speed, turn angle, acceleration/deceleration, braking, and the like), as well as the vehicle's location 120 which may be derived from satellite navigation...”<br>说明书第[0047]段：“Vehicle dynamics 170 can be sourced from a combination of satellite navigation or other inertial or gyro sensors...”<br>说明书第[0059]段：“Acceleration and deceleration inputs 310 and 320 may also be used by turn decision estimator 300...”<br>说明书第[0065]段：“This data, along with position, velocity, acceleration, and other data (e.g., vehicle route guidance data, turn estimation data, and the like), may be transmitted to other vehicles.” | 对比文件明确公开了在车辆意图广播中包含位置、速度、加速度数据。速度、加速度是车辆基本的物理能力参数。虽然对比文件没有明确列举“转弯半径、车辆最高速度”，但本领域技术人员知晓，车辆的“转向角度”（turn angle）与车辆的“转弯半径”直接相关，是反映车辆转弯物理能力的关键参数。同时，车辆的最高速度也是表征其物理能力的常规参数。在对比文件已经公开广播速度、加速度、转向角度等动态数据的基础上，本领域技术人员可以合理推断，为了更准确地预测或理解车辆行为，广播包含更具体的车辆物理能力参数（如转弯半径、最高速度）是显而易见的扩展和应用。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
| **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>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0065]段：“This data, along with position, velocity, acceleration, and other data (e.g., vehicle route guidance data, turn estimation data, and the like), may be transmitted to other vehicles. Thus, for example, if a vehicle is about to run a red light, this information may be electronically transmitted to other vehicles, which may warn the drivers of those vehicles and/or apply the brakes.” | 对比文件明确描述了接收车辆会处理（解析）来自其他车辆广播的数据（位置、速度、加速度、转向估计数据等），并基于这些信息采取行动（如警告驾驶员或刹车）。这个“处理/采取行动”的过程必然包含对接收到的数据进行解析以识别出发送车辆的意图信息（运动规划）。因此，该特征被直接公开。 |
| **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>**判断结果**：《隐含公开》 | 说明书第[0051]段：“Turn decision estimator 300 takes output from all inputs 100-170 and potential route estimator 200 may make a probability estimation, using the input data and a learning algorithm or neural network to decide whether a turn is likely to occur.”<br>说明书第[0056]-[0058]段：描述了系统通过反馈学习来调整决策，即根据车辆实际行为（是否符合预测）来更新其预测模型。<br>说明书第[0065]段：“...if a vehicle is about to run a red light, this information may be electronically transmitted to other vehicles, which may warn the drivers of those vehicles and/or apply the brakes.” | 对比文件公开了接收方车辆基于接收到的数据（如位置、速度、加速度、转向估计）来预测发送车辆的行为（例如是否要转向、是否要闯红灯），并据此控制自身车辆（如发出警告或刹车）。这相当于“至少部分地基于所述运动规划来控制所述车辆”和“设置针对所述发送车辆的行为预测”。虽然对比文件没有明确提及“由车辆物理能力限制的车辆行为模型”这一具体表述，但其决策估计器（Turn decision estimator 300）所使用的输入数据包含了速度、加速度、转向角度等直接反映车辆物理能力/状态的参数。本领域技术人员可以理解，在建立行为预测模型时，必然需要考虑车辆自身的物理能力（如最大加速度决定了其加速潜力，转向特性影响其转弯路径）对可能行为范围的限制。因此，基于所接收的包含物理能力相关数据的运动规划，来设置一个受物理能力约束的行为预测，是本领域技术人员能够从对比文件公开内容中合理推断得出的。该特征被隐含公开。 |
| **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>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0037]段：“The inputs to the system include sensor inputs 110 which may include Radar, Lidar, or other vehicle sensors...”<br>说明书第[0065]段：“This data, along with position, velocity, acceleration, and other data... may be transmitted to other vehicles.” | 对比文件明确公开了车辆广播的数据来源于雷达、激光雷达等传感器，并且广播的内容包括速度、加速度等。这些速度、加速度数据本身就是通过车辆传感器感知并获取的属性。因此，“传感器可感知属性”这一描述符类型被直接公开。 |
| **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>**判断结果**：《隐含公开》 | 说明书第[0037]段：“The inputs to the system include sensor inputs 110 which may include Radar, Lidar...”<br>说明书第[0065]段：“...if a vehicle is about to run a red light, this information may be electronically transmitted to other vehicles, which may warn the drivers of those vehicles and/or apply the brakes.” | 对比文件公开了车辆接收其他车辆的意图信息（如位置、预计行为），并利用自身传感器（雷达、激光雷达）来感知环境。当接收车辆获知发送车辆的位置和预测行为（如即将在某个位置闯红灯）时，本领域技术人员很容易想到，为了验证该信息或做出反应，接收车辆需要将传感器关注的重点（即“预期感兴趣区域”）集中在发送车辆预计会出现的位置附近。并且，会应用传感器检测算法在该区域寻找匹配所接收信息（如位置、速度等传感器可感知属性）的车辆。这是一个合乎逻辑的、为实现安全警告或自动刹车等功能而必然采取的步骤。因此，该特征被隐含公开。 |
| **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>**判断结果**：《隐含公开》 | 说明书第[0037]段：“The inputs to the system include sensor inputs 110 which may include Radar, Lidar...”<br>结合技术特征G的隐含公开论述。 | 在技术特征G已被认为隐含公开的基础上，本领域技术人员可以进一步推理：针对不同的预期场景（如车辆是正常行驶、加速、减速还是可能违规），为了更高效、准确地检测目标，可能会选择或调整不同的传感器数据处理算法或参数（例如，对可能紧急制动的车辆提高雷达检测灵敏度）。接收到的运动规划（包含行为预测）正是选择或调整检测算法的重要依据。这是优化传感器感知性能的常规技术手段。因此，该特征被隐含公开。 |
| **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>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0065]段：“This data, along with position, velocity, acceleration, and other data... may be transmitted to other vehicles. Thus, for example, if a vehicle is about to run a red light, this information may be electronically transmitted to other vehicles, which may warn the drivers of those vehicles and/or apply the brakes.” | 对比文件明确描述了接收车辆利用来自发送车辆的广播数据（如位置、速度——即传感器可感知属性）来识别特定车辆（即将闯红灯的车辆）并作出反应。这个“识别”的过程，本质上就是将自身传感器探测到的数据（例如雷达探测到一个物体及其速度）与接收到的特定车辆的描述信息（传感器可感知属性）进行匹配和关联，以确认探测到的物体就是那个发送特定意图的车辆。因此，“基于传感器可感知属性来将车辆检测传感器数据与发送车辆进行关联”这一特征被直接公开。 |
| **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>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0056]段：“In addition, the system can also ‘learn’ by monitoring whether a turn has indeed been made. If an auto-turn signal 400 is generated and the vehicle does not turn (as indicated by vehicle location 120 and route history 130) then the system ‘learns’ it has made a mistake by indicating a turn that did not occur. Weighting factors for the various inputs can be adjusted accordingly.”<br>说明书第[0051]段：“Turn decision estimator 300... using the input data and a learning algorithm or neural network...”<br>说明书第[0037]段：“...sensor inputs 110 which may include... (speed, turn angle, acceleration/deceleration...)” | 对比文件直接公开了系统会监测车辆实际行为（是否真的转弯）是否与预测/生成的信号一致，并在不一致时通过调整算法（如神经网络权重）来进行学习更新。虽然更新所基于的具体因素描述为“调整各种输入的权重”，但输入数据中包含速度、转向角、加速度等车辆物理能力相关参数。因此，系统在更新行为预测时，实质上至少部分地考虑了这些反映车辆物理能力的参数。这直接公开了“确定行为是否符合预测”以及“基于相关参数更新预测”的步骤，其中更新所依赖的参数包含了车辆物理能力。 |
| **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>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0037]段：“...as well as the vehicle's location 120 which may be derived from satellite navigation...”<br>说明书第[0065]段：“This data, along with position, velocity, acceleration, and other data... may be transmitted to other vehicles.” | 对比文件多次明确提及车辆位置（location/position）是系统输入和广播数据的一部分。因此，“车辆位置属性”这一描述符类型被直接公开。 |
| **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>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0065]段：“This data, along with position, velocity, acceleration, and other data... may be transmitted to other vehicles.”<br>说明书第[0066]段：“By detecting the presence of all vehicles near an intersection and calculating their velocities and time of intersection, the system can determine if it safe to pass through an intersection without stopping.” | 对比文件公开了车辆接收其他车辆广播的位置信息，并利用这些信息进行计算和判断（如计算交汇时间以判断安全性）。本领域技术人员可以直接且明确地确定，为了实现此类安全判断，接收车辆必然需要将其他车辆广播的位置与自身感知或计算出的其他车辆位置进行比较，以检查一致性或误差。如果发现显著误差（例如广播位置与雷达探测位置不符），为了自身导航和安全决策的准确性，触发对自身定位系统或环境感知结果的重新评估或计算是必然的技术措施。这直接公开了基于接收到的位置信息进行比较、判断误差并触发重新计算的过程。 |
| **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>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0065]段：“Thus, for example, if a vehicle is about to run a red light, this information may be electronically transmitted to other vehicles, which may warn the drivers of those vehicles and/or apply the brakes.”<br>说明书第[0066]段：“If it is not safe, the car may be instructed to slow down (or speed up) to adjust its speed to avoid other vehicles, or to stop to let other traffic by.” | 对比文件明确公开了接收车辆根据其他车辆广播的意图信息（如即将闯红灯）判断其行为不安全，并可以对该车辆或其他车辆发出警告（warn the drivers）或采取控制措施（apply the brakes）。虽然示例中是警告“那些车辆的驾驶员”，但本领域技术人员可以明确理解，在车车通信（V2V）场景下，“警告”的逻辑接收方或行动对象自然包括行为不安全的发送车辆本身，以提醒其纠正行为。这直接公开了“确定运动规划是否不安全”以及“发送安全警告”的特征。 |
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