用于提供雷达数据的方法和设备、计算机程序和计算机可读存储介质技术

本发明专利技术涉及一种用于提供雷达数据的计算机实现的方法，所述方法具有以下步骤：接收输入数据，其中，所述输入数据包括卫星图像；通过使用经训练的机器学习算法的生成雷达数据，将所述经训练的机器学习算法应用于所述输入数据；输出所生成的雷达数据。

【技术实现步骤摘要】
用于提供雷达数据的方法和设备、计算机程序和计算机可读存储介质
本专利技术涉及一种用于提供雷达数据的计算机实现的方法、一种用于提供雷达数据的设备、一种计算机程序和一种非易失性计算机可读存储介质。
技术介绍
在自动化驾驶领域中，需要对车辆进行准确定位，由此能够估计车辆部件的位置。可将雷达数据用于定位。雷达数据可以包括密集点云，这些密集点云基于雷达测量而产生。车辆可以行驶通过应检测的区域，其中，基于车辆的雷达测量生成雷达地图。然而，产生雷达地图因为以下原因而是耗费时间的：必须驶过待检测区域中的所有路线。同样地，产生雷达地图是昂贵的，因为对于车辆、燃料和驾驶员可能产生高成本。从Carle等人的《Globalroverlocalizationbymatchinglidarandorbital3Dmaps》(IEEE国际机器人与自动化大会，2010年)已知基于3D地图的定位。从Vysotska等人的《ExploitingBuildingInformationfromPubliclyAvailableMapsinGraph-Based本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于提供雷达数据的计算机实现的方法，所述方法具有以下步骤：/n接收(S1)输入数据，其中，所述输入数据包括卫星图像；/n通过使用经训练的机器学习算法生成(S3)雷达数据，其中，将所述经训练的机器学习算法应用于所述输入数据；/n输出(S4)所生成的雷达数据。/n

【技术特征摘要】
20191029 DE 102019216607.51.一种用于提供雷达数据的计算机实现的方法，所述方法具有以下步骤：
接收(S1)输入数据，其中，所述输入数据包括卫星图像；
通过使用经训练的机器学习算法生成(S3)雷达数据，其中，将所述经训练的机器学习算法应用于所述输入数据；
输出(S4)所生成的雷达数据。


2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还具有以下步骤：
通过机动车的雷达传感器产生(S5)雷达数据；
将基于所述机动车的所述雷达传感器所产生的雷达数据与基于所述卫星图像所产生的雷达数据进行比较(S6)；
基于所述比较定位(S7)所述机动车。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，将所述经训练的机器学习算法应用于所述输入数据包括：对所述卫星图像进行语义分割。


4.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其中，所生成的雷达数据包括点云和/或高斯分布。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于所述点云和/或高斯分布、通过提取特征来产生雷达地图。


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【专利技术属性】
技术研发人员：C·哈斯贝格，P·萨兰里蒂斋，T·纳赛尔，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE