[发明专利]生成用于计算机实现的模拟的图像数据集的方法

说明书

本发明公开了一种生成用于计算机实现的模拟的图像数据集(BDS)的方法，具有以下步骤：(S100)读取代表光源(14)的位置和/或速度和/或加速度的运动学数据(KD)，(S200)根据运动学数据(KD)移动光源(14)，(S300)获取光源(14)的光数据(LD)，(S400)编译光数据(LD)和相关的运动学数据(KD)以形成光数据集(LDS)，(S500)使用光数据集(LDS)训练人工神经网络(20)以生成补充数据集(EDS)，(S600)使用训练的人工神经网络(20)生成补充数据集(EDS)，以及(S700)根据计算机实现的模拟和补充数据集(EDS)使用原始图像数据集(RDS)生成图像数据集(BDS)。

技术领域

本发明涉及一种生成用于计算机实现的模拟的图像数据集的方法。此外，本发明涉及一种计算机程序产品、系统和测试台以及用于这种系统的数据处理单元。

背景技术

机动车辆可以被设计用于所谓的自主驾驶。自主驾驶机动车辆是指可以在不受人类驾驶员影响的情况下驾驶、转向和泊车(高度自动驾驶或自动驾驶)的自动驾驶机动车辆。在驾驶员不需要手动控制的情况下，也使用术语机器人汽车。然后，驾驶员座椅可以保持空置；方向盘、制动踏板和油门踏板可能不存在。

这种自主驾驶机动车辆可以借助于各种传感器感测他们的环境，并且可以根据获取的信息确定他们自己的位置以及其他道路使用者的位置，以及与导航软件合作确定目的地，以及避免在此途中发生碰撞。

为了测试这种自动驾驶，在现实世界中对机动车辆进行了测试。然而，这是一个昂贵的过程，并且发生事故的风险很高。为了避免事故并且同时降低成本，必须在计算机生成的虚拟环境(例如，在虚拟城市)中进行测试。VR技术(虚拟现实技术)与虚拟环境一起提供了许多选择。VR技术的主要优点在于它允许使用者(例如工程师)参与测试、与测试场景进行交互或与配置参数进行交互。

这样的测试还包括模拟夜间驾驶，包括由机动车辆照明系统引起的光或照明条件。由软件工具模拟由机动车辆照明系统(例如前灯、转向信号灯、尾灯和/或刹车灯)引起的光或照明条件。然而，这样的软件工具仅提供具有有限的精度的表示模拟光束的数据。

从DE 10 2017 126 741 B3中已知一种包括用于显示驾驶模拟的显示表面的驾驶模拟器，其中，提供照明装置以产生耀眼的效果。该照明装置包括至少一个光显示器，该光显示器可通过移动装置沿显示表面机械地移动。

从DE 10 2005 061 590 A1中已知一种用于基于阴影的技术照明系统的照明模拟的方法。在第一阶段，根据投影参数通过投影纹理映射在虚拟场景中对LSV纹理进行投影，投影参数从导致不对称投影的光源的孔径角导出，其中用于在虚拟场景的多边形模型上对LSV纹理进行成像的纹理坐标的计算在顶点着色器中进行，其中为多边形模型的每个角点计算投影的LSV纹理的相应纹理坐标。在第二阶段，对每个像素进行颜色计算，以表示模拟光源对虚拟场景的照明，其中用于真实颜色表示的灰度色调或来自用于错误颜色表示的HSV颜色模型的颜色值是用于照明的再现。

从CN 205104079 U已知另一种驾驶模拟器，其中在显示装置上显示图像数据集。

因此，需要显示出可以改善光和/或照明条件的模拟的方式。

发明内容

本发明的目的通过一种生成用于计算机实现的模拟的图像数据集的方法来实现，该方法具有以下步骤：

读取代表光源的位置和/或速度和/或加速度的运动学数据，

根据运动学数据移动光源，

获取光源的光数据，

编译光数据和相关的运动学数据以形成光数据集，

使用光数据集训练人工神经网络以生成补充数据集，

使用训练的人工神经网络生成补充数据集，以及