[發(fā)明專利]用于提供雷達數(shù)據(jù)的方法和設(shè)備、計算機程序和計算機可讀存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011177805.5 | 申請日: | 2020-10-29 |
| 公開(公告)號: | CN112747757A | 公開(公告)日: | 2021-05-04 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | C·哈斯貝格;P·薩蘭里蒂齋;T·納賽爾 | 申請(專利權(quán))人: | 羅伯特·博世有限公司 |
| 主分類號: | G01C21/32 | 分類號: | G01C21/32;G06N20/00;G01S13/89;G01S13/91;G09B29/00 |
| 代理公司: | 永新專利商標代理有限公司 72002 | 代理人: | 郭毅 |
| 地址: | 德國斯*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 用于 提供 雷達 數(shù)據(jù) 方法 設(shè)備 計算機 程序 可讀 存儲 介質(zhì) | ||
本發(fā)明涉及一種用于提供雷達數(shù)據(jù)的計算機實現(xiàn)的方法,所述方法具有以下步驟:接收輸入數(shù)據(jù),其中,所述輸入數(shù)據(jù)包括衛(wèi)星圖像;通過使用經(jīng)訓練的機器學習算法的生成雷達數(shù)據(jù),將所述經(jīng)訓練的機器學習算法應(yīng)用于所述輸入數(shù)據(jù);輸出所生成的雷達數(shù)據(jù)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種用于提供雷達數(shù)據(jù)的計算機實現(xiàn)的方法、一種用于提供雷達數(shù)據(jù)的設(shè)備、一種計算機程序和一種非易失性計算機可讀存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
在自動化駕駛領(lǐng)域中,需要對車輛進行準確定位,由此能夠估計車輛部件的位置。可將雷達數(shù)據(jù)用于定位。雷達數(shù)據(jù)可以包括密集點云,這些密集點云基于雷達測量而產(chǎn)生。車輛可以行駛通過應(yīng)檢測的區(qū)域,其中,基于車輛的雷達測量生成雷達地圖。然而,產(chǎn)生雷達地圖因為以下原因而是耗費時間的:必須駛過待檢測區(qū)域中的所有路線。同樣地,產(chǎn)生雷達地圖是昂貴的,因為對于車輛、燃料和駕駛員可能產(chǎn)生高成本。
從Carle等人的《Global rover localization by matching lidar and orbital3D maps》(IEEE國際機器人與自動化大會,2010年)已知基于3D地圖的定位。
從Vysotska等人的《Exploiting Building Information from PubliclyAvailable Maps in Graph-Based SLAM》(IEEE/RSJ國際智能機器人和系統(tǒng)國際會議,2016年)已知一種用于改善現(xiàn)有地圖的方法。
從Wang等人的《A review of road extraction from remote sensing images》(交通運輸工程學報,2016年3月3日,271-282頁)已知一種用于道路分割的方法。在Mnih等人的《Learning to Detect Roads in High-Resolution Aerial Images》(歐洲計算機視覺會議(ECCV),2010年)中可以找到另一這種類型的方法。
從Xia等人的《Road Extraction from High Resolution Image with DeepConvolution Network—A Case Study of GF-2Image》(國際遙感電子會議,2018年)已知一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。
發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)第一方面,本發(fā)明涉及一種用于提供雷達數(shù)據(jù)的計算機實現(xiàn)的方法。接收輸入數(shù)據(jù),其中,該輸入數(shù)據(jù)包括衛(wèi)星圖像。通過使用經(jīng)訓練的機器學習算法來生成雷達數(shù)據(jù),其中,將經(jīng)訓練的機器學習算法應(yīng)用于輸入數(shù)據(jù)。輸出所生成的雷達數(shù)據(jù)。
根據(jù)第二方面,本發(fā)明涉及一種用于提供雷達數(shù)據(jù)的設(shè)備,該設(shè)備具有輸入接口、計算裝置和輸出接口。輸入接口構(gòu)造為用于接收輸入數(shù)據(jù),其中,該輸入數(shù)據(jù)包括衛(wèi)星圖像。計算裝置構(gòu)造為:通過使用經(jīng)訓練的機器學習算法來生成雷達數(shù)據(jù),其中,將經(jīng)訓練的機器學習算法應(yīng)用于輸入數(shù)據(jù)。輸出接口構(gòu)造為用于輸出所生成的雷達數(shù)據(jù)。
根據(jù)第三方面,本發(fā)明涉及一種計算機程序,當在計算機上實施時,該計算機程序促使該計算機控制根據(jù)第一方面的計算機實現(xiàn)的方法的步驟的實施。
根據(jù)第四方面,本發(fā)明涉及一種非易失性計算機可讀存儲介質(zhì),該存儲介質(zhì)存儲可實施的計算機程序,在計算機上實施時,該可實施的計算機程序促使該計算機控制根據(jù)第一方面的計算機實現(xiàn)的方法的步驟的實施。
優(yōu)選的實施方式是相應(yīng)的擴展方案的主題。
本發(fā)明的優(yōu)點
衛(wèi)星圖像非常適合于檢測大的區(qū)域。此外,通常能夠成本有利地提供衛(wèi)星圖像。本發(fā)明的好處在于:在衛(wèi)星圖像中以及在雷達測量中都能夠良好地識別確定的結(jié)構(gòu)。借助兩種方法尤其良好地探測如立柱、防撞欄或交通標志的道路結(jié)構(gòu)。由此能夠計算機實現(xiàn)地將衛(wèi)星圖像傳輸?shù)嚼走_數(shù)據(jù)中。
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