【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及利用技术系统或利用技术系统的模型执行实验的设备和计算机实现的方法。
技术介绍
技术实现思路
1、一种利用技术系统或利用技术系统的模型执行实验的计算机实现的方法规定，预给定用于所述实验的第一组输入数据点，其中根据所述第一组输入数据点确定用于所述实验的第二组输入数据点，其中所述技术系统的替代模型被配置为根据所述第二组输入数据点确定第一预测统计量的实验结果的预测，在利用所述技术系统或利用所述技术系统的模型针对所述第二组输入数据点执行所述实验时预期所述第一预测统计量，其中确定所述第二组输入数据点，针对该第二组输入数据点所述第一预测统计量与实验结果的预测的第二预测统计量之间的距离的估计小于针对其他第二组输入数据点的估计，在利用所述技术系统或利用所述技术系统的模型针对所述第一组输入数据点执行所述实验时预期所述第二预测统计量，并且其中使用所述第二组输入数据点在所述技术系统或所述技术系统的模型上执行所述实验。由此在产生测试用例时(即在设计所述实验时)实现了更高的准确度。来自所述第二组输入数据点的输入数据点是为了在所述技术系统或所述技术系统的模型上执行所述实验而预给定的。这些输入数据点定义了例如测试用例。例如，该方法通过选择可用的测试用例实现了特别好的覆盖，而无需全部执行可用的测试用例。
2、所述第二组输入数据点优选地选自所述第一组输入数据点。由此从可用的输入数据点中选择特别适合于所述实验的输入数据点。
3、所述技术系统优选是计算机控制的机器，特别是机器人，优选是至少部分自
4、在一个示例中，一组场景中的每个场景由来自所述第一组输入数据点的一个输入数据点预给定，每个场景表征道路属性(特别是道路曲率)、交通属性(特别是交通密度)和/或天气条件，其中一组场景中的每个场景由来自所述实验的所述第二组输入数据点的一个输入数据点预给定，每个场景表征道路属性(特别是道路曲率)、交通属性(特别是交通密度)和/或天气条件。
5、在一个示例中，所述技术系统包括车辆，其中所述实验的结果包括所述车辆与车道中心或与其他交通参与者的距离，或者其中所述结果包括所述车辆的排放或行驶里程。
6、可以规定，检测所述实验的结果和/或根据所述实验的结果确定和/或输出用于操控所述技术系统的指令或用于改变所述技术系统的指令，和/或根据所述实验的结果操控或改变所述技术系统，和/或根据所述实验的结果改进所述替代模型。所述检测例如用于记录和后续评估。用于操控或用于改变的指令以及对系统的操控或改变例如用于改变该系统的参数或该系统运行所应当使用的参数。另一可能的用途是改进所述技术系统的替代模型。该替代模型例如用于改进所述技术系统。
7、可以规定，使用高斯过程来确定所述第二预测统计量的估计和/或使用高斯过程来确定所述第一预测统计量的估计。通过仿真或测量的实验的分布中的更高准确度，可以节省在所需仿真次数含义下的成本，因为实现相同准确度所需的仿真或真实实验更少。高斯过程由均值函数和协方差函数定义。这里将高斯过程用于通过在技术系统内将输入数据点映射为输出数据点来检测不确定性。如果考虑到这种不确定性，则会提高估计预测统计量的品质。
8、优选地，所述高斯过程定义均值函数和协方差函数，其中所述均值函数将所述输入数据点映射为平均输出数据点，其中所述协方差函数将所述输入数据点映射为分配给所述输入数据点的输出数据点之间的协方差，其中所述均值函数和/或所述协方差函数适配于在利用所述技术系统或利用所述技术系统的模型执行所述实验时观察到的输入数据点和输出数据点的配对。平均输出数据点表示关于所述技术系统的输入数据点到输出数据点的映射的平均变化过程的假设。将输入数据点xk，k＝1，..k的向量例如映射为平均输出数据点的向量mgp(x1)，..，mgp(xk)。协方差函数的选择表征了关于函数平滑度的假设，该函数将所述技术系统的输入数据点映射为所述技术系统的输出数据点。将输入数据点x1，...，xk的向量例如映射为协方差矩阵∑，其中给出∑{i，k}＝kgp(xi，xk)。
9、一种为可以利用技术系统或利用技术系统的模型执行的实验确定输入数据点的计算机实现的方法规定，预给定用于所述实验的第一组输入数据点，其中根据所述第一组输入数据点确定用于所述实验的第二组输入数据点，其中所述技术系统的替代模型被配置为根据所述第二组输入数据点确定第一预测统计量的实验结果的预测，在利用所述技术系统或利用所述技术系统的模型针对所述第二组输入数据点执行所述实验时预期所述第一预测统计量，其中确定所述第二组输入数据点，针对该第二组输入数据点所述第一预测统计量与实验结果的预测的第二预测统计量之间的距离的估计小于针对其他第二组输入数据点的估计，在利用所述技术系统或利用所述技术系统的模型针对所述第一组输入数据点执行所述实验时预期所述第二预测统计量。
10、一种利用技术系统或利用技术系统的模型来执行实验的设备包括至少一个处理器和至少一个存储器，其中所述存储器被构造为存储指令，当由所述至少一个处理器执行所述指令时运行所述方法，并且其中所述至少一个处理器被构造为执行所述指令。所述设备具有与所述方法对应的优点。
11、所述设备优选地具有接口，所述接口被构造为预给定用于在所述技术系统上或在所述技术系统的模型上执行实验的输入数据点和/或检测在所述技术系统上或在所述技术系统的模型上执行的实验的结果，和/或根据在所述技术系统上或在所述技术系统的模型上执行的实验的结果输出用于操控所述技术系统的指令或用于改变所述技术系统的指令。
12、计算机程序包括可由计算机读取的指令，在由所述计算机执行所述指令时运行所述方法。
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1.一种利用技术系统(108)或利用技术系统(108)的模型执行实验的计算机实现的方法，其特征在于，预给定(302)用于所述实验的第一组输入数据点(204)，其中根据所述第一组输入数据点确定(304)用于所述实验的第二组输入数据点(206)，其中所述技术系统(108)的替代模型(202)被配置为根据所述第二组输入数据点(206)确定第一预测统计量的实验结果(208)的预测，在利用所述技术系统(108)或利用所述技术系统(108)的模型针对所述第二组输入数据点(206)执行所述实验时预期所述第一预测统计量，其中确定所述第二组输入数据点(206)，针对该第二组输入数据点所述第一预测统计量与实验结果(208)的预测的第二预测统计量之间的距离的估计小于针对其他第二组输入数据点(206)的估计，在利用所述技术系统(108)或利用所述技术系统(108)的模型针对所述第一组输入数据点(204)执行所述实验时预期所述第二预测统计量，并且其中使用所述第二组输入数据点(206)在所述技术系统(108)或所述技术系统(108)的模型上执行(308)所述实验。
2.根据权利要求1所述的方法，
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述技术系统(108)是计算机控制的机器，特别是机器人，优选是至少部分自主的车辆、传动系、制造机器、家用电器、工具、访问控制系统或个人辅助系统。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，一组场景中的每个场景由来自所述第一组输入数据点(204)的一个输入数据点预给定，每个场景表征特别是道路曲率的道路属性、特别是交通密度的交通属性和/或天气条件，其中一组场景中的每个场景由来自用于所述实验的所述第二组输入数据点(206)的一个输入数据点预给定，每个场景表征特别是道路曲率的道路属性、特别是交通密度的交通属性和/或天气条件。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述技术系统(108)包括车辆，其中所述实验的结果(208)包括所述车辆与车道中心或与其他交通参与者的距离，或者其中所述结果(208)包括所述车辆的排放或行驶里程。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，检测(310)所述实验的结果(208)和/或根据所述实验的结果(208)确定(312)和/或输出(314)用于操控所述技术系统(108)的指令或用于改变所述技术系统(108)的指令，和/或根据所述实验的结果(208)操控或改变所述技术系统(108)，和/或根据所述实验的结果(208)改进所述替代模型。
7.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其特征在于，使用高斯过程确定(304)所述第二预测统计量的估计和/或使用高斯过程确定(304)所述第一预测统计量的估计。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述高斯过程定义均值函数和协方差函数，其中所述均值函数将所述输入数据点映射为平均输出数据点，其中所述协方差函数将所述输入数据点映射为分配给所述输入数据点的输出数据点之间的协方差，其中所述均值函数和/或所述协方差函数适配于在利用所述技术系统(108)或利用所述技术系统(108)的模型执行所述实验时观察到的输入数据点和输出数据点的配对。
9.一种为能够利用技术系统(108)或利用技术系统(108)的模型执行的实验确定输入数据点的计算机实现的方法，其特征在于，预给定(302)用于所述实验的第一组输入数据点(204)，其中根据所述第一组输入数据点确定(304)用于所述实验的第二组输入数据点(206)，其中所述技术系统(108)的替代模型(202)被配置为根据所述第二组输入数据点(206)确定第一预测统计量的实验结果(208)的预测，在利用所述技术系统(108)或利用所述技术系统(108)的模型针对所述第二组输入数据点(206)执行所述实验时预期所述第一预测统计量，其中确定所述第二组输入数据点(206)，针对该第二组输入数据点所述第一预测统计量与实验结果(208)的预测的第二预测统计量之间的距离的估计小于针对其他第二组输入数据点(206)的估计，在利用所述技术系统(108)或利用所述技术系统(108)的模型针对所述第一组输入数据点(204)执行所述实验时预期所述第二预测统计量。
10.一种利用技术系统(108)或利用技术系统(108)的模型执行实验的设备(100)，其特征在于，所述设备(100)包括至少一个处理器(102)和至少一个存储器(104)，其中所述存储器(104)被构造为存储指令，当由所述至少一个处理器(102)执行所述指...
【技术特征摘要】
1.一种利用技术系统(108)或利用技术系统(108)的模型执行实验的计算机实现的方法，其特征在于，预给定(302)用于所述实验的第一组输入数据点(204)，其中根据所述第一组输入数据点确定(304)用于所述实验的第二组输入数据点(206)，其中所述技术系统(108)的替代模型(202)被配置为根据所述第二组输入数据点(206)确定第一预测统计量的实验结果(208)的预测，在利用所述技术系统(108)或利用所述技术系统(108)的模型针对所述第二组输入数据点(206)执行所述实验时预期所述第一预测统计量，其中确定所述第二组输入数据点(206)，针对该第二组输入数据点所述第一预测统计量与实验结果(208)的预测的第二预测统计量之间的距离的估计小于针对其他第二组输入数据点(206)的估计，在利用所述技术系统(108)或利用所述技术系统(108)的模型针对所述第一组输入数据点(204)执行所述实验时预期所述第二预测统计量，并且其中使用所述第二组输入数据点(206)在所述技术系统(108)或所述技术系统(108)的模型上执行(308)所述实验。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述第一组输入数据点(204)中选择(304)所述第二组输入数据点(206)。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述技术系统(108)是计算机控制的机器，特别是机器人，优选是至少部分自主的车辆、传动系、制造机器、家用电器、工具、访问控制系统或个人辅助系统。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，一组场景中的每个场景由来自所述第一组输入数据点(204)的一个输入数据点预给定，每个场景表征特别是道路曲率的道路属性、特别是交通密度的交通属性和/或天气条件，其中一组场景中的每个场景由来自用于所述实验的所述第二组输入数据点(206)的一个输入数据点预给定，每个场景表征特别是道路曲率的道路属性、特别是交通密度的交通属性和/或天气条件。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述技术系统(108)包括车辆，其中所述实验的结果(208)包括所述车辆与车道中心或与其他交通参与者的距离，或者其中所述结果(208)包括所述车辆的排放或行驶里程。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，检测(310)所述实验的结果(208)和/或根据所述实验的结果(208)确定(312)和/或输出(314)用于操控所述技术系统(108)的指令或用于改变所述技术系统(108)的指令，和/或根据所述实验的结果(208)操控或改变所述技术系统(108)，和/或根据所述实验的结果(208)改进所述替代模型。
7.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其特征在于，使用高斯过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：M·席格，S·格尔温，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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