**对比文件名称**：发明申请_US20170057528A1 GUIDEWAY MOUNTED VEHICLE LOCALIZATION SYSTEM
**目标专利名称**：用于利用语义信息来导航机器人设备的系统和方法
**本次调用模型名称**：DeepSeek-R1
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### **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 |
| **A：一种改善导航的方法**<br>**《直接公开》** | [0054] 控制器被配置为计算车辆在预定持续时间内的行驶距离...<br>[0060] 控制器被配置为基于车辆在预定持续时间内行驶的距离来计算车辆的速度...<br>[0104] ...确定位置、行驶距离和导轨安装车辆的速度的方法... | 对比文件公开了一种用于确定导轨车辆（即一种运载工具）的位置、行驶距离和速度的方法（参见方法500）。该方法通过检测标记、计算距离和速度来辅助车辆在导轨上的定位与导航，其整体目的在于改善或实现车辆的导航能力。因此，对比文件直接公开了“一种改善导航的方法”这一主题。 |
| **B：由机器人设备中的处理器发起与语义信息提取相关联的预先确定的时间段的开始**<br>**《未公开》** | 无对应内容。 | 对比文件完全没有提及“语义信息提取”这一概念，也未描述为提取任何与传感器性能模式相关的信息而设置或发起“预先确定的时间段”。对比文件中的“预定持续时间”（如[0054]所述）仅用于计算速度或距离，与提取语义信息无关。因此，该特征既未直接公开，也未隐含公开。 |
| **C：在所述预先确定的时间段期间检测指示一个或多个传感器的传感器不可靠性的不利事件**<br>**《未公开》** | [0080] 控制器被配置为...基于确定所计算的值之间的不匹配导致差异大于预定义阈值，来识别一个或多个传感器有故障...<br>[0121] ...如果值相差超过预定义容差，则控制器将传感器A或传感器B中的一个或多个识别为有故障。 | 对比文件公开了通过比较不同传感器的输出来检测传感器故障（例如，位置、速度计算结果不一致）。然而，这种“故障检测”是基于实时数据不一致性的即时判断，并非在“预先确定的时间段期间”持续进行的，也不涉及“语义信息提取”的上下文。更重要的是，对比文件的“故障”是离散的异常状态判断，而非目标专利中用于后续模式分析、指示“传感器不可靠性”的“不利事件”。两者在技术手段和作用上均不相同。因此，该特征未被公开。 |
| **D：响应于检测到指示所述一个或多个传感器的传感器不可靠性的所述不利事件：识别所述预先确定的时间段的当前时隙**<br>**《未公开》** | 无对应内容。 | 该特征完全依赖于特征B和C（预先确定的时间段、不利事件）的存在。由于对比文件未公开“语义信息提取相关联的预先确定的时间段”和“指示传感器不可靠性的不利事件”这两个前提概念，因此也就不存在“识别当前时隙”的步骤。该特征未被公开。 |
| **E：识别所述机器人设备的当前估计的位置和方向**<br>**《未公开》** | [0045] ...控制器使用位置信息基于由一个或多个第一传感器或第二传感器生成的传感器数据来计算车辆前端的位置。<br>[0107] ...基于由一个或多个第一传感器或第二传感器生成的传感器数据，计算车辆前端的位置... | 对比文件确实公开了计算车辆“位置”。然而，目标专利特征E中的“当前估计的位置和方向”是特定于机器人设备在SLAM或类似导航上下文中的“姿势”（包含方向）。对比文件仅通过检测已知地理位置的标记来确定车辆的线性位置，并未涉及或需要估计车辆的“方向”作为定位的一部分。因此，对比文件未公开“识别当前估计的位置和方向”这一完整特征。 |
| **F：基于所述当前时隙以及所述机器人设备的所述当前估计的位置和方向，记录对针对所述一个或多个传感器存储的语义信息的更新**<br>**《未公开》** | 无对应内容。 | 该特征的核心在于“记录对语义信息的更新”。对比文件完全没有提及“语义信息”的存储或更新。其传感器数据用于直接计算位置、速度或进行故障判断，而非被累积记录为用于分析传感器性能时空模式的“语义信息”。因此，该特征未被公开。 |
| **G：以及在所述预先确定的时间段的结束以后基于所记录的语义信息针对机器人设备的位置和方向识别不利事件的模式。**<br>**《未公开》** | 无对应内容。 | 该特征依赖于“预先确定的时间段”、“记录的语义信息”、“不利事件”等未被对比文件公开的概念。对比文件没有记录传感器性能历史数据（语义信息）并在时间段后分析其模式的过程。其故障检测是即时和一次性的。因此，该特征未被公开。 |
| **H：响应于确定所述预先确定的时间段已经结束：基于存储的语义信息，针对每个传感器来识别在所述机器人设备的局部环境内的低性能的任何空间区域；以及当所述机器人设备在识别的低性能的空间区域处时，调整应用于来自所述传感器的测量的权重因子。**<br>**《未公开》** | [0074] ...控制器被配置为基于预设加权因子对第一计算距离或第二计算距离进行加权...<br>[0076] ...控制器被配置为基于预设加权因子对第一计算速度或第二计算速度进行加权... | 对比文件公开了基于特定因素（如速度阈值、哪个计算可能更准确）对来自不同计算方法（如基于标记计数与基于速度积分）的数据进行加权。然而，这种“加权”是**基于即时情境或预设规则**，**并非基于长期存储和提取的“语义信息”**来识别传感器在特定“空间区域”的“低性能”模式。目标专利的权重调整是自适应、基于历史学习（语义信息）的，而对比文件的权重调整是静态或基于即时逻辑判断的。二者技术手段和作用本质不同。因此，该特征未被公开。 |
| **I：响应于确定所述预先确定的时间段已经结束：基于相应的语义信息，针对每个传感器来识别低性能的任何时间；以及在识别的低性能的时间期间，调整应用于来自每个传感器的测量的所述权重因子。**<br>**《未公开》** | （同特征H引用） | 与特征H类似，对比文件中的加权调整不依赖于基于历史记录的“语义信息”来识别传感器在特定“时间”的低性能模式。其调整逻辑（如低速时更信任积分法）是预设的，而非从长期数据中学习得到的时间模式。因此，该特征未被公开。 |
| **J：针对每个传感器来识别低性能的任何空间区域包括：确定针对所述传感器所述存储的语义信息指示针对所述机器人设备的特定姿势的不利事件发生的数量是满足还是超过第一事件门限。**<br>**《未公开》** | 无对应内容。 | 该特征详细定义了“识别低性能空间区域”的具体步骤，其完全建立在“存储的语义信息”、“不利事件”、“特定姿势”等未被对比文件公开的概念之上。对比文件无相应内容。 |
| **K：针对每个传感器来识别低性能的任何时间包括：确定所述存储的语义信息指示在特定时隙期间不利事件发生的数量是满足还是超过第二事件门限。**<br>**《未公开》** | 无对应内容。 | 该特征详细定义了“识别低性能时间”的具体步骤，其完全建立在“存储的语义信息”、“不利事件”、“特定时隙”等未被对比文件公开的概念之上。对比文件无相应内容。 |
| **L：还包括针对每个传感器：获得通过预处理器操作针对所述传感器来输出的经处理的测量；获得所述机器人设备的所述当前估计的位置和方向；以及确定在通过所述经处理的测量来指示的姿势与所述当前估计的位置和方向之间的差异是满足还是超过特定于传感器的门限。**<br>**《隐含公开》** | [0080] 控制器被配置为...基于确定所计算的值之间的不匹配导致差异大于预定义阈值，来识别一个或多个传感器有故障。<br>[0121] ...如果值相差超过预定义容差，则控制器将传感器A或传感器B中的一个或多个识别为有故障。<br>[0105] ...控制器比较第一传感器检测到多个标记中的标记的时间与第二传感器检测到该标记的时间... | 对比文件虽然没有“预处理器操作”、“经处理的测量”和“姿势”的明确表述，但公开了核心的“一致性检查”逻辑：**使用来自传感器的数据（相当于经处理的测量）计算出一个物理量（如速度、位置、前端判定），并将此计算结果与来自另一个（或多个）传感器的数据计算结果进行比较，若差异超过预定阈值，则判定传感器存在问题（相当于检测到不利事件）**。虽然对比文件比较的是不同传感器间的输出，而目标专利是比较传感器输出与“当前估计姿势”，但两者在“通过比较不同数据源（其中一个可视为更可靠的参考，如其他传感器或估计姿势）的差异是否超阈值来判断传感器数据可靠性”这一核心原理上是相通的。对于本领域技术人员而言，在对比文件公开的“交叉验证”思想基础上，将其中一个数据源替换为通过其他定位手段（如SLAM）得到的“当前估计姿势”以判断单个传感器的可靠性，是容易想到的变通。因此，该特征被认定为**隐含公开**。 |
| **M：检测指示所述一个或多个传感器的传感器不可靠性的所述不利事件还包括响应于接收到异常数据测量确定检测到所述不利事件。**<br>**《未公开》** | [0004] ...通信系统传输不正确信息... | 对比文件仅泛泛提及传感器可能提供“不正确信息”。但并未具体描述何为“异常数据测量”（如一连串空白测量、超出合理范围的值等），也未将“接收到异常数据测量”本身作为一种明确的、用于触发记录的“不利事件”检测机制。该特征未被明确公开。 |
| **N：与语义信息提取相关联的所述预先确定的时间段是在时间服务器上配置的，所述时间服务器维持针对所述预先确定的时间段的时隙的设置。**<br>**《未公开》** | 无对应内容。 | 对比文件完全没有提及“时间服务器”或为“语义信息提取”配置“时隙”的概念。该特征未被公开。 |
| **O：识别所述机器人设备的所述当前估计的位置和方向包括：获得来自所述机器人设备上的定位操作的输出，所述定位操作是作为同时定位和测绘(SLAM)过程的一部分来执行的。**<br>**《未公开》** | [0045] 为了确定车辆102的位置，控制器108被配置为查询存储器109以获取描述检测到的标记120的信息...控制器108使用位置信息基于传感器数据计算车辆前端的位置。 | 对比文件公开的定位操作完全依赖于**检测已知地理位置的固定标记**，并通过查询预存地图（存储器109）来获得绝对或相对位置。这是一种基于信标的定位方法，与目标专利中通过SLAM过程（同时构建未知环境地图并估计自身位置）进行定位在技术原理和实现手段上存在根本区别。因此，对比文件未公开“作为SLAM过程一部分执行的定位操作”。 |
| **P：所述机器人设备是地面运载工具，并且所述机器人设备的所述一个或多个传感器包括：至少一个图像传感器、至少一个惯性测量单元(IMU)传感器和至少一个运动反馈传感器。**<br>**《未公开》** | [0018] ...车辆102被配置为沿导轨114移动...<br>[0039] 第一组传感器110和第二组传感器112的传感器是以下中的一种或多种：无线电探测和测距(“RADAR”)传感器、激光成像探测和测距(“LIDAR”)传感器、相机、红外传感器... | 对比文件中的“车辆”是沿固定导轨运行的轨道车辆（如火车），其应用场景和技术领域与目标专利中可在开放或半开放环境中自主导航的“机器人设备”（如地面运载工具）虽有重叠（都属于运载工具），但通常被视为不同的细分领域。更重要的是，对比文件公开的传感器（雷达、激光雷达、相机等）主要用于**检测外部环境标记**，以实现基于信标的定位。而目标专利特征P明确限定的传感器组合（图像传感器、IMU、运动反馈传感器）是**用于SLAM和自主导航**的典型传感器套件，其作用和配置目的与对比文件不同。对比文件未提及IMU和运动反馈传感器（如轮编码器）用于导航，且其相机用途是识别标记，而非用于SLAM中的视觉里程计或地图构建。因此，该组合特征未被公开。 |
| **Q：针对所述一个或多个传感器存储的所述语义信息是以数据结构表示的，所述数据结构提供在所述预先确定的时间段的每个时隙期间，针对所述机器人设备的每个姿势的不利事件发生的数量。**<br>**《未公开》** | 无对应内容。 | 该特征定义了存储语义信息的具体数据结构。由于对比文件根本不存在“语义信息”、“预先确定的时间段”、“时隙”、“姿势”、“不利事件”这些构成该数据结构的基本元素，因此该特征完全未被公开。 |
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