尊敬的审查员:您好!

在此感谢您对权利要求1“一种无人车声图识别定位变道方法、系统、设备及终端--202111493146.0所做的认真细致的审查,以及为此付出的辛勤劳动。

针对权利要求1第(1) 次审查意见通知书中的意见,专利代理师和技术发明人分别从专利相关法规和技术角度对此进行了认真研读、分析以及交流讨论,最终形成了以下答辩意见。

 

专利法第二十二条第三款:创造性,是指与现有技术相比,该发明具有突出的实质性特点和显著的进步,该实用新型具有实质性特点和进步。

发明是否具有创造性,应当基于所属技术领域的技术人员的知识和能力进行评价。所属技术领域的技术人员,也可称为本领域的技术人员, 是指一种假设的“人”,假定他 知晓申请日或优先权日之前发明所属技术领域的所有普通技术知识, 能够获知该领域中所有的现有技术, 并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力, 但他不具备创造能力。 如果所要解决的技术问题能够促使本领域的技术人员在其他技术领域寻找技术手段,他也应具有从该其他技术领域中获知该申请日或优先权日之前的相关技术、普通技术技术知识和常规实验手段的能力。

在以上专利法规和专利审查指南的基础上,我们展开具体的分析,充分论证本发明的技术方案具备专利法规定的创造性。

 

一、权利要求书修改说明。

1、将原权利要求123合并作为新权利要求1,其他权利要求序号作相应修改。

2、具体修改内容见替换页和对照页。

3、修改后新权利要求1

一种无人车声图识别定位变道方法,其特征在于,所述无人车声图识别定位变道方法包括以下步骤:

步骤一,警笛声识别:拾取周围环境的声波后,过滤公路噪声;在对警笛声进行信号增强后,与样本库匹配进行判别;

步骤二,警笛声源定位确认:生成警笛声源坐标,并将生成的警笛声源坐标与云在线特殊车辆系统的定位坐标进行匹配确认;

步骤三,感知记录:在收到特殊车辆确认信息后,将周围环境感知信息与无人车自身信息上传到礼让决策系统层;

步骤四,避让决策:进行环境划分后,基于所处环境,通过行为决策网络获取被控无人车动作策略;

步骤一中,所述警笛声识别,包括:

通过声音采集装置的拾音单元拾取周围环境的声波;噪声过滤模块加一个截止频率为500Hz2000Hz的带通滤波器,从而最大限度过滤公路噪声;声音预处理模块对警笛声使用谱减法进行信号增强后,警笛声识别匹配模块将其与样本库匹配进行判别;

步骤二中,所述警笛声源定位确认,包括:

在警笛声识别系统判断警笛声后,通过传声器阵列的声源信号接收模型生成警笛声源坐标,并将此坐标与云在线特殊车辆系统的定位坐标进行匹配确认,若匹配成功,则确认其为特殊车辆。

后续的分析论证,主要以修改后的修改后新权利要求1作为论证的基础,上述修改没有超出原权利要求和说明书记载的范围,因此符合专利法第三十三条的规定。

 

二、发明人结合研发基础、研发过程及商业价值等来论证本发明权利要求的创造性 。

本发明立足行业的实际需求,经过了专家的论证,进行了大量的试验、理论或应用的研究。在整个过程中也对审意见提及的对比文件的技术方案进行过深刻分析,克服了对比文件的缺点和问题,获得了一些具备创造性的成果,在此基础上申报了本专利,不具备创造性的本领域技术人员绝对不能够在现有技术的基础上结合公知常识和惯有手段得到的。

本发明商业价值大,经济意义大,对行业的发展产生巨大的推动作用,更进一步体现了权利要求1的权利要求的创造性。

 

三、专利代理师立足专利审查指南和专利法规,来具体地、详细地论证新权利要求1的创造性。

1、对比文件之间的结合壁垒,由于结合壁垒的存在,作为不具备创造性的本领域技术人员无法将对比文件、公知常识等现有技术之间进行结合来反驳本发明新权利要求1的非显而易见性,从而也证明了新权利要求1的创造性。

创造性论证的技术方案的基础汇总。

对比文件1提及的相关技术方案:

一种无人驾驶车辆的听觉感知与智能决策系统1;该系统包括听觉感知系统2和智能决策系统3,其中听觉感知系统2包括声源定位系统4和声音识别系统5:通过声源定位系统4可以定位发声源的位置和相对方位,通过声音识别系统5可以识别发声源的声音类型,将声源定位信息和声音类型信息传送到智能决策系统3,通过分析、判断接收的声音信息,控制无人驾驶车辆的行为。声源定位系统4通过声源采集模块6采集无人驾驶车辆周围的声音,并将声音信息传送到声源提取模块7;声源提取模块7接收采集到的声音信息,将干扰信息滤掉,并将处理后的声音信息传送到声源定位模块8:声源定位模块8定位发声源的位置和相对方位,并将发声源的定位信息传送到声源输出模块9:声源输出模块9将发声源的位置信息传送到声音识别系统5和智能决策系统3.声源定位系统4采集并定位的声音中包含了噪音、电流干扰等信号,进行前期预处理,前期预处理模块10包括预滤波、采样和量化、分针、加窗、预加重、端点检测,对经过预处理的声音数据进行特征参数提取,将提取出的特征参数与索引库13进行搜索对比匹配,得出结果,并将结果传送到智能决策系统。智能决策系统3包括:信息采集模块21、本车信息反馈模块22、信息处理和决策模块23和控制执行模块24,信息采集模块21主要通过摄像机和雷达等设备采集无人驾驶车辆行车环境的路况信息和道路信息,将采集到的信息进行融合并发送到信息处理和决策模块23:信息处理和决策模块23将信息采集模块21和本车信息反馈模块22发送的本车行驶状态信息进行分析处理,计算出无人驾驶车辆的变道、避让等决策方案,然后将决策方案发送到控制执行模块24:控制执行模块24根据信息处理和决策模块23传输的决策方案,通过控制器改变本车的速度和转向角,完成变道、避让等动作:本车信息反馈模块22是将测得的转向角度和速度反馈回信息处理和决策模块23,以便实时监测本车的运行状态..当无人驾驶车辆检测到警笛声时,根据声源定位系统4.对鸣响警笛的车辆进行定位,当鸣响警笛的车辆在无人驾驶车辆的同车道后方,则无人驾驶车辆观察相邻车道周围路况与道路信息,选择向具有合适避让空间的车道变道;当无人驾驶车辆与鸣响警笛的车辆不在同一车道,则无人驾驶车辆避免变道、超车等行为;当无人驾驶车辆行驶的道路没有车道线,则无人驾驶车辆靠右行驶让出车道并适当降低车速,必要时可停靠在路边让出车道,让鸣响警笛的车辆先行通过。

 

2、新权利要求1和对比文件1之间的区别技术特征的获得!通过对新权利要求1与审查意见提及的最接近的现有技术即对比文件1对比分析,得到以下具体的区别技术特征。现具体分析如下:

1)权利要求1目的是针对目前的大多无人车并没有从环境的声音中提取所需信息,同时缺乏对于声音信息的识别处理,这是阻碍人-车直接交互的重要原因之一;无人车现在主要依靠的图像信息不足以使其适应复杂的交通环境以及人类行为,具体表现为无人车的决策行为单一。

而对比文件1主要解决的是无人驾驶车辆的研究,大部分信息采集都是由视觉导航获得,通过听觉获取信息的能力相对滞后,有的无人驾驶车辆甚至不具备听觉获取信息的能力,相当于“聋子”。

可见权利要求1还解决了无人车的决策行为单一的问题,这是对比文件1不具备的,因此其达不到权利要求1的技术效果。

2)权利要求1所述无人车声图识别定位变道方法还包括警笛声源定位确认:生成警笛声源坐标,并将生成的警笛声源坐标与云在线特殊车辆系统的定位坐标进行匹配确认。这样在急救车、警车、消防车等特殊车辆需要无人车让道时,无人车识别警笛声实现声定位并形成声定位坐标,此时与交通系统中正在执行任务的特殊车辆云坐标进行匹配确认,从而基于无人车实现了声音信息与现有技术所输出信息的互相验证与监督,实现对特种车辆的避让,最大程度上减少对其工作状态的影响。

而对比文件1仅仅是无人驾驶车辆观察相邻车道周围路况与道路信息,选择向具有合适避让空间的车道变道,因此其达不到权利要求1相应的基于无人车实现了声音信息与现有技术所输出信息的互相验证与监督,实现对特种车辆的避让,最大程度上减少对其工作状态的影响技术效果。

3)权利要求1噪声过滤模块加一个截止频率为500Hz2000Hz的带通滤波器,从而最大限度过滤公路噪声。

所述警笛声源定位确认,包括:在警笛声识别系统判断警笛声后,通过传声器阵列的声源信号接收模型生成警笛声源坐标,并将此坐标与云在线特殊车辆系统的定位坐标进行匹配确认,若匹配成功,则确认其为特殊车辆。

这样在急救车、警车、消防车等特殊车辆需要无人车让道时,无人车识别警笛声实现声定位并形成声定位坐标,此时与交通系统中正在执行任务的特殊车辆云坐标进行匹配确认,从而基于无人车实现了声音信息与现有技术所输出信息的互相验证与监督,实现对特种车辆的避让,最大程度上减少对其工作状态的影响。

而对比文件1仅仅是对鸣响警笛的车辆进行定位,因此其达不到权利要求1的技术效果。

4)权利要求1目的是解决的是当前智能网联车辆缺乏对声音与图像信息联合提取信息的问题。同时提出了一种云端声图决策的方法,云端决策系统通过声音信息矩阵、图像信息矩阵以及云端获取的路段信息矩阵进行对应的决策。

首先,对比文件1为单一识别声音信息、且并没有对声源的准确性进行核对,无人车易被其他鸣笛车辆混淆;且人为产生的警笛声会导致无人车进行错误的决策,这对社会道德、法律提出了新的挑战。

第二,文件一只是分别利用声源信息与车辆自身获取的信息矩阵进行决策,声源信息只是一个诱发因素,在决策时只是局限于自身雷达、摄像头获取的信息。

第三,第三,文件一为无人车自身获取的产生决策,所获取的信息局限,会导致决策行为的单一且不准确。

可见权利要求1还解决了以下问题:

1 云端决策系统通过声音信息矩阵、图像信息矩阵以及云端获取的路端信息矩阵进行协同的决策,丰富了无人车的信息来源,从而产生更为精确且人性化的决策;

2 权利要求1的声图联合决策在云端的支持下,可精准确认并定位特殊车辆,可进一步提高社会对于无人车的认可度;

3 权利要求1通过根据多模态信息输入,可进行多样、人性化的决策,解决了无人车的决策行为单一的问题

这是对比文件1不具备的,因此其达不到权利要求1的技术效果。

综上所述分析,新的权利要求1与对比文件1的区别技术特征汇总如下:

区别技术特征1:两者针对对象不同。

区别技术特征2:两者所述无人车声图识别定位变道方法不同。

区别技术特征3:权利要求1噪声过滤模块加一个截止频率为500Hz2000Hz的带通滤波器,从而最大限度过滤公路噪声。

所述警笛声源定位确认,包括:在警笛声识别系统判断警笛声后,通过传声器阵列的声源信号接收模型生成警笛声源坐标,并将此坐标与云在线特殊车辆系统的定位坐标进行匹配确认,若匹配成功,则确认其为特殊车辆。

这是对比文件1不具备的。

鉴于上述分析,区别特征区别于审查意见提及的区别技术特征,进一步证明了,本发明新权利要求1的非显而易见性,从而也证明了新权利要求1的创造性。

 

3、实际解决的技术问题!针对实际得到的上述区别技术特征,可以得出权利要求1权利要求1解决的实际技术问题为:

目前的大多无人车并没有从环境的声音中提取所需信息,同时缺乏对于声音信息的识别处理,这是阻碍人-车直接交互的重要原因之一;无人车现在主要依靠的图像信息不足以使其适应复杂的交通环境以及人类行为,具体表现为无人车的决策行为单一。

鉴于上述分析,区别特征区别于审查意见提及的区别技术特征,进一步证明了,本发明新权利要求1的非显而易见性,从而也证明了新权利要求1的创造性。

 

4、区别技术特征创造性分析!除了对比文件1之外,审查意见还引进了其余的对比文件、公知常识、惯用手段等或者他们之间的结合,它们也无法否定区别技术特征的创造性。具体分析如下:

区别技术特征23创造性分析:

审查意见提到,根据试剂需求设置滤波器的频率是常规技术手段。

现有技术一种具有语音记录功能的无人机巡检系统,噪声消除单元与特征提取单元连接用于对音频信息中的噪声过滤,便于后续对音频的处理;所述噪声消除单元根据人声的分贝范围将环境中不在分贝范围的噪声过滤,从而得到清晰的语音数据信息。

可见现有技术并没有设置一个截止频率为500Hz2000Hz的带通滤波器,因此权利要求1技术方案并不是常规技术手段。

综上所述,我们经过分析论证,对比文件结合公知常识等技术方案根本无法解决该技术问题,也得不到解决该问题的技术启示。因为对比文件之间的技术方案之间存在难以结合的技术壁垒,从而很难得到针对上述区别技术特征的技术启示,从而也证明了权利要求的技术方案非显而易见的,具备专利法要求的创造性。对比文件之间或者对比文件与公知常识(包括惯用手段)之间结合起来的技术方案也无法解决区别技术特征所实际要解决的技术问题,也得不到解决该技术问题的技术启示,新权利要求1的技术方案也是具备创造性的。

5、显著的技术进步---本发明的技术效果和优点!新权利要求1技术方案经过了专业的研发和论证,明显优于对比文件和公知常识的技术效果,具备显著的进步,具体分析如下:

1)本发明的技术方案的优点以及所带来的技术效果的汇总:

第一,本发明提供的无人车声图识别定位变道方法,在急救车、警车、消防车等特殊车辆需要无人车让道时,无人车识别警笛声实现声定位并形成声定位坐标,此时与交通系统中正在执行任务的特殊车辆云坐标进行匹配确认,从而基于无人车实现了声音信息与现有技术所输出信息的互相验证与监督,实现对特种车辆的避让,最大程度上减少对其工作状态的影响。

第二,本发明以声音信息作为无人车的信息输入来源之一,在无人车的决策过程中,声音信息与图像信息并结合现有技术共同实现无人车的决策任务;可以识别出无人车视野盲区外的特殊车辆,并一定程度上将无人车只能通过云系统决策的任务下移到车一级,这不仅提高了无人车的安全性、功能性,而且可以推动无人车的智能化发展。

第三,本发明根据声图信息所作出的决策行为包括:加速、减速、超车、左变道、右变道、保持,采用合法性、安全性、舒适性、快速性的准则顺序决策无人车行为;并根据声图信息融合,可以实时适应路况合法性的变化,在交通法规规定内,决策出利于人类的行为。

2)本发明的新权利要求1的技术方案绝对不是凭空的想象,经过了长期的研发,取得了良好的技术效果。具体的研发基础、技术效果的数据等汇总如下:

1)依托的课题或项目名称:陆军某基地预研项目,高速无人仿形靶车系统研制与集群式轻型无人平台

2)研发过程的试验过程、试验数据、图像或鉴定报告等证据:

团队在近几年分别完成了高速无人仿形靶车系统研制与集群式轻型无人平台项目的验收工作, 如图 1与图 2所示,高速无人仿形靶车系统与集群式轻型无人平台研制都已经加工调试成功。

 

 雪地测试

 

 轻型无人平台项目

 

3)成果的评价报告或鉴定报告等证据:

本实验室依托于此系统近年的专利与论文成果如下:

序号

专利名称

授权时间

1

一种后驱双模式四挡混合动力传动装置

2014.12.10

2

一种轴向加载双圆锥式牵引传动装置

2015.05.06

3

车用旋转密封环试验装置及其试验方法

2014.04.16

4

一种用于多轴分布式机电驱动车辆的操纵稳定性控制系统

2017.07.14

5

一种前驱双模式四挡混合动力传动装置

2014.12.24

6

一种双圆锥型牵引传动装置

2015.05.06

7

基于变量泵和定量多联马达的混合动力车辆驱动装置

2015.07.01

8

履带车辆用双差速器机电复合传动装置

2016.01.20

9

双电机耦合型履带车辆机电复合传动装置

2015.08.26

10

多轴轮式车辆混合电驱动系统

2016.01.27

11

高速滚动轴承润滑装置

2016.05.25

12

多轴车辆轮边电机动力耦合传动系统

2016.04.06

13

4×4车辆轮边电机动力耦合传动系统

2016.11.23

14

履带车辆双电机动力耦合混合动力装置

2016.05.25

15

双转子电机形式的履带车辆混合动力传动装置

2017.02.22

16

基于肘内传动的摇臂悬架式速差转向无人机动平台

2017.09.26

17

用于多轴分布式机电驱动车辆的动力学稳定性控制系统

2018.05.08

18

混合动力轨道车辆驱动装置的转矩控制系统及方法

2018.05.08

19

一种汽车变速器用同步器电磁操纵装置

2017.07.14

20

一种无人车辆极限动力学轨迹跟踪控制系统

2019.02.19

 

论文名称

时间

期刊

Slip-Aware Motion Estimation for Off-Road Mobile Robots via Multi-Innovation Unscented Kalman Filter

2020.03.03

IEEE Access

Heuristic tentacle algorithm for local path planning based on obstacles clustering concept

2020.11.17

ACM International Conference Proceeding Series

Dense Residual Generative Adversarial Network for Rapid Rain Removal

2021.01.29

IEEE Access

Feature Matching Algorithm Design and Verification in Rotates Camera Normal Region Based on ROS System

2019.08.04

2019 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA)

Tactical driving decisions of unmanned ground vehicles in complex highway environments: A deep reinforcement learning approach

2020.03.02

Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering

Uncovering Interpretable Internal States of Merging Tasks at Highway On-Ramps for Autonomous Driving Decision-Making

2021.02.15

DOI: 10.1109/TASE.2021.3103179

Interpretable Decision-Making for Autonomous Vehicles at Highway On-Ramps with Latent Space Reinforcement Learning

2021.07.21

IEEE Transactions on Vehicular Technology

A deep reinforcement learning-based approach for autonomous driving in highway on-ramp merge

2021.02.24

Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering

Dynamic modeling and experimental validation of skid-steered wheeled vehicles with low-pressure pneumatic tires on soft terrain

2019.05.13

Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering

Modeling of steady-state performance of skid-steering for high-speed tracked vehicles

2017.10.03

Journal of Terramechanics

Effect of body rolling of skid-steering wheeled vehicle on steering characteristics

2014.08.31

2014 IEEE Conference and Expo Transportation Electrification Asia-Pacific (ITEC Asia-Pacific)

Optimal Control of Posture Adjustment for Articulated Suspension Vehicle

2019.11.01

Acta Armamentarii

Enhanced closed-loop systematic kinematics analysis of wheeled mobile robots

2019.07.16

International Journal of Advanced Robotic Systems 16.4

摇臂悬挂机动平台运动姿态调节最优控制研究

2019.01.18

兵工学报

Research on Simplified Dynamics Model of Articulated Suspension Vehicle

2021.08.06

2021 3rd International Conference on Robotics and Computer Vision (ICRCV)

A novel heading predictive control model for autonomous ground vehicles

2016.08.07

2016 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation

上述几方面证实了本发明的技术方案绝对不是根据对比文件和现有技术简单的就能获得的,仅靠现有技术的简单组合和现有技术启示也绝对得不到的,必须对现有技术的进行大力的研究和创新。

 

四、从属权利要求创造性的答辩。

根据专利法的规定,在新权利要求1具备创造性的基础上,所有新的从属权利要求都具备创造性。

 

综上所述,通过对权利要求1技术问题与对比文件、现有技术、技术启示以及惯用手段等的单独对比或者结合对比,可以得到权利要求1解决的技术问题不同于审查意见提及的对比文件、现有技术等解决的技术问题;通过对权利要求1技术方案与对比文件、现有技术、技术启示以及惯用手段等的单独对比或者结合对比,可以明确的得到权利要求1的技术方案具备突出的实质性特点;通过对权利要求1技术效果与对比文件、现有技术、技术启示以及惯用手段等的单独对比或者结合对比,可以明确的得到权利要求1的技术效果具备显著的技术进步。所以,权利要求1的修改后的新权利要求保护的技术方案的符合专利法第二十二条第三款的规定,具备创造性。

申请人认为,权利要求1权利要求书已符合专利法及其实施细则的相关规定,希望审查员以此为基础尽快批准权利要求1的专利权。如果审查员认为权利要求1仍有不符合专利法及其实施细则的相关规定之处,恳请再给予一次陈述意见/修改/会晤的机会。