[發明專利]用于域轉換的生成器的訓練

在審

• 申請號: 202010331313.0
• 申請日: 2020-04-24
• 公開（公告）號: CN111860760A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: A.洪欣赫爾
• 申請（專利權）人: 羅伯特·博世有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 劉晗曦;申屠偉進

訓練生成器的方法，生成器構造用于，根據屬于域A的學習數據集的第一集合和屬于域B的學習數據集的第二集合將具有測量數據的數據集從第一域A轉換到第二域B，通過能適配參數表征生成器的行為且逐漸適配參數，以優化預給定的成本函數的值，成本函數包含用于如下的度量的可信度貢獻，以何種程度：?在屬于域A的至少一個學習數據集中體現的至少一個特性在將學習數據集轉換到域B時保持不變；和/或?在屬于域A的至少一個學習數據集中體現的至少一個特性在轉換到域B之后類似于屬于域B的至少一個學習數據集的與之對應的特性。用該方法獲得的生成器。利用生成器情況下訓練能訓練的模塊的方法。利用由生成器和能訓練的模塊組成的效應鏈的方法。

技術領域

本發明涉及一種訓練方法，利用該訓練方法，生成器能夠被訓練用于，在兩個域A和B之間轉換具有測量數據的數據集。利用這樣的生成器又可以在例如針對至少部分自動化的行駛而對能訓練的模塊進行訓練的情況下緩解學習數據集的不足（Knappheit）。

背景技術

在道路交通中由人類駕駛員來對車輛進行的駕駛通常被訓練，其方式是，使駕駛學習者在自身的培訓范疇內一再地面臨對多個情形的確定準則（Kanon）。駕駛學習者必須分別對這些情形進行作出反應并且通過評語或者甚至是駕駛教師的干預來得到反饋：自身的反應是正確的還是錯誤的。利用有限數目的情形而進行的訓練應該使得該駕駛學習者在對車輛的獨立駕駛中也能夠勝任未知的情形。

為了使車輛能夠完全或部分自動化地參與道路交通而力求：利用能以非常類似的方式訓練的模塊來控制這些車輛。這些模塊例如從車輛環境中獲得傳感器數據來作為輸入參量并且作為輸出參量來提供操控信號，利用這些操控信號來干預車輛的運行，和/或提供半成品（Vorprodukt），由這些半成品來構成這樣的操控信號。例如，對車輛的環境中的對象的分類可以是這樣的半成品。

對于在這種訓練中的時間和成本耗費的推進是如下必要性：創建足夠數量的學習數據集。分別需要用于能訓練的模塊的輸入參量的學習值和用于輸出參量的學習值，能訓練的模塊應該在經正確訓練的狀態下由此生成這些學習值。

發明內容

在本發明的范疇內開發了一種用于訓練生成器的方法，該生成器被構造用于，將具有測量數據的數據集從第一個域A轉換到第二個域B。

在此，測量數據的概念非常一般而言地包括如下數據，這些數據已通過物理測量過程和/或通過部分或完全模擬這樣的測量過程和/或通過部分或完全模擬利用這樣的測量過程能觀察的技術系統所獲得。測量數據因此總是如下數據，所述數據表征在技術系統中的過程和/或物理觀察。為了更好的可讀性并且鑒于在許多應用中的模擬是對于物理實驗的幾乎同等價值的替代方案這一事實，在下文中將這些數據僅還稱為“測量數據”而無關于所述數據是通過物理測量還是通過模擬所獲得的。

具有測量數據的數據集可以例如包括如下圖像，這些圖像已通過利用一個或多個攝像機來觀察車輛的環境所獲得。然而，這些數據集也可以例如包括雷達反射的點云，其已利用一個或多個雷達傳感器通過觀察車輛的環境所獲得。

這些域A和B可以例如代表情形的不同類型或類別，這些情形影響測量數據的物理上的記錄（Aufnahme）或模擬的記錄。如果這些測量數據例如包括圖像，則這些域A和B可以例如代表不同的季節、白天時間（Tageszeit）、照明情形和/或天氣情況。每個域的這些圖像于是具有如下風格（Stil），該風格通過相應的情形而共同施加（aufpr?gen）于這些圖像。例如：

? 在白天、在黃昏或在夜間所記錄的圖像，

? 在日照情況下或在陰雨天氣情況下所記錄的圖像，以及

? 在春天、夏天、秋天和冬天所記錄的圖像

分別具有各自的風格。