[发明专利]用于执行基于XIL仿真的系统

权利要求书

1.一种用于执行XiL组件的基于XiL的仿真的方法，所述方法包含：

读入包含在车队的机动车辆的运行过程中生成的数据的操作数据集(BDS)；

用所述操作数据集(BDS)训练人工智能系统以识别所述操作数据集(BDS)中的模式；

用训练过的所述人工智能系统生成与所述操作数据集(BDS)一致的测试数据集(TDS)；以及

为所述XiL仿真提供所述测试数据集(TDS)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述人工智能系统对所述操作数据集(BDS)进行分类以获得分类的操作数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步地包含：

通过使用所述人工智能系统的预测和所述操作数据集(BDS)来创建补充数据集，补充数据包括附加数据元素，所述附加数据元素不包括在用于执行所述XiL仿真所需要的所述操作数据集中；以及

将所述补充数据集与所述测试数据集合并以生成用于所述XiL仿真的扩充的测试数据集TDS。

4.根据权利要求1所述的方法，其中多层神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、或自动编码器用作所述人工智能系统。

5.根据权利要求1所述的方法，其中使用的所述操作数据集(BDS)是从车队的机动车辆和/或卫星系统和/或V2X系统得到的。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述操作数据集(BDS)包括车辆总线数据以及代表交通量或当前交通情况的特定交通数据，并且所述测试数据集(TDS)包括交通数据、维修数据、特定GPS坐标处的环境的映射数据、与传动系统相关的数据、以及车辆部件的状态。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述XiL组件包括硬件车辆部件和所述硬件车辆部件的软件模型，并且所述XiL组件配置成接收用于执行所述XiL仿真的所述测试数据集(TDS)。

8.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步地包含：

确定所述XiL仿真的仿真结果；以及

可视化所述仿真结果。

9.一种包含用于执行XiL组件的基于XiL的仿真的指令的非暂时性计算机可读的介质，所述指令在由一个或多个计算机单元执行时使所述一个或多个计算机单元执行的操作包括：

读入包含在车队的机动车辆的运行过程中生成的数据的操作数据集(BDS)；

用所述操作数据集(BDS)训练人工智能系统以识别所述操作数据集(BDS)中的模式；

用训练过的所述人工智能系统生成与所述操作数据集(BDS)一致的测试数据集(TDS)；以及

为所述XiL仿真提供所述测试数据集(TDS)。

10.根据权利要求9所述的介质，所述介质进一步地包含指令，所述指令在由所述一个或多个计算机单元执行时，使所述一个或多个计算机单元执行包括对所述操作数据集(BDS)进行分类以获得分类的操作数据集的操作。

11.根据权利要求9所述的介质，所述介质进一步地包含指令，所述指令在由所述一个或多个计算机单元执行时，使所述一个或多个计算机单元执行的操作包括：

通过使用所述人工智能系统的预测和所述操作数据集(BDS)来创建补充数据集，补充数据包括附加数据元素，所述附加数据元素不包括在用于执行所述XiL仿真所需要的所述操作数据集中；以及

将所述补充数据集与所述测试数据集合并以生成用于所述XiL仿真的扩充的测试数据集TDS。

12.根据权利要求9所述的介质，所述介质进一步地包含指令，所述指令在由所述一个或多个计算机单元执行时，使所述一个或多个计算机单元执行包括将多层神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、或自动编码器中的一个或多个用作所述人工神经系统的操作。