申请/专利权人：宝马股份公司

申请日：2020-01-23

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN113160396B

主分类号：G06T17/05

分类号：G06T17/05;G06N3/0464;G06N3/084;G01C21/32

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2021.08.10#实质审查的生效;2021.07.23#公开

摘要：本公开涉及一种建立地图模型的方法、生成实时地图的方法和地图系统。其中，建立地图模型的方法包括：获取环境点云以及车道标识，其中，环境点云是基于目标车辆的周围的第一区域内的环境生成的，车道标识是基于目标车辆的周围的第二区域内的车道生成的；根据环境点云生成线迹点云，其中，线迹点云包括从目标车辆所在的点延伸至环境点云中的点或第一区域的边缘上的点的线段；以及基于神经网络，使用训练集训练地图模型，直至地图模型的模型偏差小于或等于预设偏差，其中，训练集包括用于训练的输入样本和与输入样本对应的标记结果，输入样本至少根据在预设时间范围内获取的环境点云、线迹点云以及车道标识生成。

主权项：1.一种建立地图模型的方法，其特征在于，所述方法包括：获取环境点云以及车道标识，其中，所述环境点云是基于目标车辆的周围的第一区域内的环境生成的，所述车道标识是基于目标车辆的周围的第二区域内的车道生成的；根据所述环境点云生成线迹点云，其中，所述线迹点云包括从所述目标车辆所在的点延伸至所述环境点云中的点或所述第一区域的边缘上的点的线段；以及基于神经网络，使用训练集训练所述地图模型，直至所述地图模型的模型偏差小于或等于预设偏差，其中，所述训练集包括用于训练的输入样本和与所述输入样本对应的标记结果，所述输入样本至少根据在预设时间范围内获取的所述环境点云、所述线迹点云以及所述车道标识生成；其中，基于神经网络，使用训练集训练所述地图模型，直至所述地图模型的模型偏差小于或等于预设偏差包括：基于一个或多个降维卷积核逐步对具有第一通道数目和第一分辨率的输入样本进行特征提取，生成第二通道数目的具有第二分辨率的特征映射，其中，所述第二通道数目大于所述第一通道数目，所述第二分辨率小于所述第一分辨率；对特征映射进行调整，使第二通道数目的特征映射满足预设分布，生成第二通道数目的调整特征映射；基于一个或多个升维卷积核逐步对第二通道数目的调整特征映射进行升维，生成具有第三分辨率的输出结果，其中，所述第三分辨率大于所述第二分辨率，所述输出结果包括所述目标车辆的周围的目标区域内的车道地图，所述目标区域与和生成所述输入样本有关的区域相关联；根据输出结果和与所述输出结果的输入样本对应的标记结果，生成所述模型偏差；以及当所述模型偏差大于所述预设偏差时，调整至少部分所述降维卷积核和或至少部分所述升维卷积核，直至所述模型偏差小于或等于所述预设偏差。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宝马股份公司 建立地图模型的方法、生成实时地图的方法和地图系统

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