【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及利用至少一个传感器观测的情景的特性的识别，例如用于至少部分独立控制车辆或机器人。
技术介绍
1、行驶辅助系统和用于车辆或机器人的至少部分自动化引导的系统利用一个或多个传感器检测车辆或机器人的环境且由此求取车辆或机器人的未来行为的规划。为了求取这样的规划或者作为规划的半成品的环境表示，多次应用神经网络。文献de 10 2018 008685 a1公开一种用于训练神经网络的方法，该神经网络用于确定用于车辆的路径预测。
技术实现思路
1、本专利技术提供用于分析处理空间分辨的实际传感器数据的方法，该实际传感器数据利用至少一个传感器记录。传感器可以特别是例如移动的传感器，其由人员、机器人或任意陆地、水上或空中交通工具携带。传感器也可以是例如静止的传感器，其例如观测交通繁忙的交叉路口。将空间分辨的实际传感器数据理解为任意如下传感器数据，其在其检测的范围中配置给确定的地点。例如，雷达或激光雷达数据可以作为测量数据的点云存在，其配置给三维空间中的点，由该三维空间反射各自应用的询问射束(abfragestrahlung)。图像给用于其检测的传感器的大多以规则的网格设置的像素配置强度值。根据记录图像的视角和应用的光学设备，每个像素又对应于空间中的地点，各自入射的光源自该地点。
2、求取传感器在记录传感器数据的时刻的地点和方向。该过程也称为传感器在物理世界中的“登记”或“定位”。为此可以单个或组合地应用任意系统。例如可以应用基于无线电信号的导航系统，该无线电信号由卫星或地面站发
3、由空间分辨的地图根据传感器的地点和方向调用用于实际传感器数据的空间分辨的期望(erwartung)。该期望在空间分辨的地图中联合观测的情景的至少一个特性被保存。如果利用至少一个传感器观测的情景实际上具有该保存在地图中的特性，那么预期：实际传感器数据与由空间分辨的地图调用的期望一致。
4、相反这表示：如果实际传感器数据与期望一致，保存在地图中的特性也存在。检测该特性是否存在正是方法的目标。
5、因此检测：实际传感器数据在何种程度上与期望一致。至少关于这样的实际传感器数据与期望一致的地点确定：利用至少一个传感器观测的情景具有与期望相关的保存在地图中的特性。
6、存储在地图中的期望似乎代表利用传感器观测的情景的“指纹”。该“指纹”可以包括任意由传感器数据可分析处理的特性，如例如几何结构、纹理、多光谱响应。作为可分析处理的特性例如也考虑基本的物理特性，如例如磁共振。
7、传感器数据可以是例如如下传感器数据，其由在车辆或机器人上的传感器记录。车辆可以是任何陆地、水上或空中交通工具。方法的重要的应用是结合车辆和机器人的控制检测如下问题，即哪些地点可由车辆或机器人自由行驶。出于该目的，保存在地图中的特性可以包括如下结论：涉及期望的地点在何种程度上可由车辆或机器人自由行驶。以同样的方式，方法也可利用移动的传感器应用，其由人员携带，以便例如给失明的人员信号表示适合步行的区域。
8、这应在简单的示例上阐明，其中摄像机图像用作传感器数据。在地图中那么检测摄像机图像，且在该图像中各自标记：哪个区域可由车辆自由行驶以及哪个区域不可。如果现在在车辆的行驶中、确定的区域在正确的位置上根据当前由车辆记录的摄像机图像又被识别，那么具有对于如下的保障，即对于该区域在地图中保存的结论——在何种程度上该区域可由车辆自由行驶或不可——相应于该区域的当前状态。如果例如在行驶期间记录的摄像机图像中在确定的位置上存在障碍物，且该障碍物关于至少一个特性、如例如光学外观或其几何结构与保存在地图中的图像的同样的特性有区别，那么可以可靠地识别到该对象。
9、通过这种方式，那么公开的分类任务如下——即是否区域可自由行驶(或者在那里存在任意其他对于行驶规划重要的特性)——可以归因于与保存在地图中的信息的比较。在此得知，哪个区域可自由行驶的识别由此可以以更好的安全完整性实施。如果在确定的地点上空间区域引起如在地图中作为期望存储的相同或至少相似的传感器数据，那么由此强制得出：该区域相比于其在地图创建时的状态具有相同的对象占据(亦即例如没有对象并因此可行驶)且也没有另外的对象位于在传感器与该区域之间。在提及的区域中或者在传感器与区域之间的可视路径中任何非规划的对象都会破坏在实际传感器数据与期望之间的一致性且因此导致：该区域不再识别为可自由行驶的。
10、相比于公开的分类任务，如例如利用神经网络将其解决，这具有的优点在于，如果用于其缺乏的可行驶性的原因是格外不平常的且因此不出现在用于神经网络的训练的训练数据中，那么也将不可自由行驶的区域识别为不可自由行驶的。在训练数据中出现的太不可信的事件也称为“long tails，长尾”。
11、例如在高速公路上偶尔由于缺乏装载安全装置丢失非常不平常的物品、如例如家具、大型电器、滑雪板或摩托车。这样的物品在由本车辆行驶的车道上出现是最高危险的情况且因此幸好仅仅很少出现。但是这也表示：在收集用于神经网络的训练的真实数据的情况下在测试行驶的范围中这样的示例很大可能地不出现。在公开交通中这种情况的有意的再调整是不切实际的。
12、类似地适用于在连续高温天气的情况下突然出现和危险的“爆炸”，其中高速公路的混凝土车道凸起或者破裂。而且这样的情况是不可训练的，因为在摄像机图像中出现“爆炸”的时刻事故几乎是不可阻止的。
13、通过在地图中的再识别来识别可自由行驶的区域此外也不容易受到有意的操纵的影响。基于神经网络的多个图像分类器可以通过恶意引入干扰模式使得输出错误的分类。如此例如可以通过安置表面上不显眼的贴纸如此操纵停车指示牌，使得将其分类为“速度70”指示牌。在试验中也已经成功做到：通过在摄像机透镜上施加具有不显眼的半透明的点图案的薄膜完全关断后置的图像分类器识别行人的能力。行人被分类为可自由行驶的空间。
14、这样的操纵的试验在这里提出的方法的范围中要么被完全忽略、要么最坏情况下导致：原本可自由行驶的区域未被识别为可自由行驶的。任何出乎意料的问题那么导致：避开及的区域，而不是驶过该区域(“故障安全”)。
15、此外通过期望已经可以确定用于如下区域的上边界，该区域完全可以识别为可自由行驶。在期望中对一个区域的再识别可以在仅仅如下情况下触发将该区域评估为可自由行驶，即该区域结合期望被标记为可自由行驶。在此未标记为可自由行驶的区域、如例如在车道边缘上的混凝土护栏或树木不可以识别为可自由行驶。
16、在利用至少一个传感器观测的情景的特性的求取中更好的安全完整性导致：车辆或机器人的控制按照如此求取的特性以更高的可能性适合相应的情况。因此有利地在考虑如下确定的情况下求取用于车辆或机器人的操控信号：对于哪些地点由传感器观测的情景具有与期望相关的保存在地图中的特性。利用该操控信号操控车辆或机器人，从而按照操本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.用于分析处理空间分辨的实际传感器数据(2)的方法(100)，所述实际传感器数据利用至少一个传感器(1)记录，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中，选择(105)如下传感器数据(2)，所述传感器数据由在车辆(50)或机器人(60)上的传感器(1)记录。
3.根据权利要求2所述的方法(100)，其中，保存在所述地图(3)中的特性(5)包括(121)如下结论：所述期望(4)所涉及的地点在何种程度上可由车辆(50)或机器人(60)自由行驶。
4.根据权利要求2或3中任一项所述的方法(100)，其中，
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法(100)，其中，将所述实际传感器数据(2)和所述期望(4)转变(131)到共同的空间参考系统中和/或共同的工作空间中，其中，将所述实际传感器数据(2)在所述参考系统或工作空间中与所述期望(4)比较(132)。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法(100)，其中，所述期望(4)包含(122)由所述传感器(1)观测的情景的：
7.根据权利要求
8.根据权利要求6或7所述的方法(100)，其中，检测利用立体的摄像机结构记录的传感器数据(2)与所述期望(4)的所述三维几何结构是否一致包括：
9.根据权利要求8所述的方法(100)，其中，
10.根据权利要求9所述的方法(100)，其中，
11.根据权利要求8至10中任一项所述的方法，其中，
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法(100)，其中，
13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法(100)，其中，
14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法(100)，其中，优化(111)求取的地点(1a)和/或求取的方向(1b)，其目标在于，使得所述实际传感器数据(2)与所述期望(4)的一致性最大化。
15.计算机程序，包含机器可读的指令，当所述指令在一个或多个计算机上执行时，所述指令使得所述一个或多个计算机执行根据权利要求1至14中任一项所述的方法(100)。
16.机器可读的数据载体和/或下载产品，包括根据权利要求15所述的计算机程序。
17.一个或多个计算机，包括：根据权利要求15所述的计算机程序和/或根据权利要求16所述的机器可读的数据载体和/或下载产品。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.用于分析处理空间分辨的实际传感器数据(2)的方法(100)，所述实际传感器数据利用至少一个传感器(1)记录，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中，选择(105)如下传感器数据(2)，所述传感器数据由在车辆(50)或机器人(60)上的传感器(1)记录。
3.根据权利要求2所述的方法(100)，其中，保存在所述地图(3)中的特性(5)包括(121)如下结论：所述期望(4)所涉及的地点在何种程度上可由车辆(50)或机器人(60)自由行驶。
4.根据权利要求2或3中任一项所述的方法(100)，其中，
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法(100)，其中，将所述实际传感器数据(2)和所述期望(4)转变(131)到共同的空间参考系统中和/或共同的工作空间中，其中，将所述实际传感器数据(2)在所述参考系统或工作空间中与所述期望(4)比较(132)。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法(100)，其中，所述期望(4)包含(122)由所述传感器(1)观测的情景的：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法(100)，其中，选择(106)如下传感器数据(2)：所述传感器数据利用至少一个雷达传感器和/或至少一个激光雷达传感器...
【专利技术属性】
技术研发人员：M·D·瓦伦，O·朗格，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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