[发明专利]合成激光雷达信号的产生在审
申请号: | 202010920771.8 | 申请日: | 2020-09-04 |
公开(公告)号: | CN112444822A | 公开(公告)日: | 2021-03-05 |
发明(设计)人: | J·N·卡斯佩斯;J·艾伯特;L·高尔霍夫;M·普菲尔;R·哈斯;T·毛雷尔;A·科雷瓦 | 申请(专利权)人: | 罗伯特·博世有限公司 |
主分类号: | G01S17/931 | 分类号: | G01S17/931;G01S7/497;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 臧永杰;刘春元 |
地址: | 德国斯*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 合成 激光雷达 信号 产生 | ||
本发明涉及从利用物理激光雷达传感器测量的一组激光雷达信号中产生合成激光雷达信号的两维或多维频率表示的发生器,包括随机发生器和第一机器学习系统,其从随机发生器获得随机值的向量或张量作为输入,并且将每个向量或张量通过内部处理链映射成合成激光雷达信号的两维或多维频率表示,其中内部处理链利用多个参数被参数化,并且参数被设置为使得两维或多维频率表示和/或至少一个从频率表示中导出的特征参量对于合成激光雷达信号基本上具有与对于所测量的激光雷达信号相同的分布。此外本发明涉及制造发生器的方法、在车辆的环境中识别对象和/或无特定类型的对象的空间的方法以及优化激光雷达传感器的至少一个安装参数或运行参数的方法。
技术领域
本发明涉及合成激光雷达信号的产生,所述合成激光雷达信号尤其可以用作用于借助于机器学习在激光雷达信号中识别对象的训练数据。
背景技术
为了车辆能够至少部分自动化地在街道交通中运动,需要检测车辆的环境,并且如果即将发生与车辆环境中的对象碰撞,则引入对策。环境代表的创建和定位(Lokalisierung)对于安全的自动化驾驶也是必要的。
此外,对象的速度和距离直接从激光雷达数据中得知。这些信息对于评判是否可能发生与对象的碰撞是重要的。但是,不能直接从激光雷达信号中识别是什么类型的对象。这种识别当前通过从数字信号处理计算属性来解决,并且最后以三维点云的形式来表示。
发明内容
激光雷达信号可以包括3D点云,所述3D点云在相对于传感器面的可预给定角度的情况下通过测量从传感器到第一反射面的间距来确定。从而,激光雷达传感器可以产生其邻近的周围环境的3D地图。
在本发明的范围中,开发了一种用于从利用物理激光雷达传感器测量的一组激光雷达信号中产生合成激光雷达信号的发生器。该发生器包括随机发生器和第一机器学习系统,所述第一机器学习系统从随机发生器获得随机值的向量或张量作为输入,并且通过内部处理链将每个这样的向量或每个这样的张量映射成合成激光雷达信号的直方图。
直方图表示可以包括时间空间中的表示。通过随时间探测光子来实现直方图表示。
第一机器学习系统的内部处理链利用多个参数被参数化。这些参数被设置为使得激光雷达信号的直方图表示和/或从该表示导出的至少一个特征参量对于合成激光雷达信号基本上具有与对于所测量的激光雷达信号相同的分布。
已认识到,恰好在借助于机器学习从激光雷达信号中识别对象时,必要的学习数据是短缺资源。用于从摄像机图像中识别对象的学习数据通常包括学习摄像机图像,所述学习摄像机图像已被人类如下评论(kommentieren)(标记):即在所述学习摄像机图像中在什么位置包含哪些对象。对象的视觉识别对于人类来说恰好是特别直观的,使得对用于评论摄像机图像的助力(Hilfskräfte)的要求比较低。
而从激光雷达信号中识别对象需要原始数据和专业知识的更高后处理耗费。这与以下方面有关:对象在可能处于可见光谱之外(例如在850nm至1600nm范围内)的激光雷达波长情况下的反射率经常与可见光谱中的反射率不一致。此外可能的是,所反射的激光雷达信号仅在多次反射之后才返回到传感器(例如在护栏、墙壁或道路表面处)。天气条件(尤其是雨或雾)可能经常以实在难以预测的方式影响激光雷达信号的传播。因此,借助射线追踪(Ray-Traycing)对激光雷达信号进行模拟是非常耗费的,并且有时与实际行为(Verhalten)具有偏差。
此外,同一个对象生产的激光雷达信号也取决于所使用的激光器和探测器的特性,例如取决于激光器的脉冲序列和波长或取决于探测器的光敏度。信号可以通过多径传播被改变,例如其方式是在不同的表面(例如行车道、护栏和/或墙壁)处多次被反射。最后,激光雷达信号也与材料有关。一些材料以不同的强度反射所发射的激射光,而另外的材料几乎完全吸收激射光,这于是又可能导致存在的对象非常差地或根本不被识别。
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