[发明专利]计算机执行的方法和用于生成虚拟车辆环境的系统

说明书

本发明涉及一种计算机执行的方法，所述计算机执行的方法用于在使用真实车辆环境(U1)的在先检测到的视频图像数据(10a)、雷达数据和/或激光雷达点云的情况下生成虚拟车辆环境(U2)来测试机动车的高度自动化的行驶功能(1)。此外，本发明还涉及一种用于生成虚拟车辆环境(U2)来测试机动车的高度自动化的行驶功能的系统(2)。此外，本发明还涉及一种计算机程序和计算机可读数据载体。

技术领域

本发明涉及一种用于在使用真实车辆环境的在先检测到的视频图像数据、雷达数据和/或激光雷达点云的情况下生成虚拟车辆环境来测试机动车的高度自动化行驶功能的计算机执行的方法。

此外，本发明涉及一种用于在使用真实车辆环境的在先检测到的视频图像数据、雷达数据和/或激光雷达点云的情况下生成虚拟车辆环境来测试机动车的高度自动化行驶功能的系统。

此外，本发明涉及一种计算机程序和计算机可读数据载体。

背景技术

用于测试机动车的高度自动化的行驶功能的图形用户界面通常具有多个元件，所述多个元件能实现管理参数组、建立虚拟车辆环境以及试验管理。

虚拟车辆环境的场景创建，即场景的静态对象和动态对象的定义在此通过手动配置和导入存储在对象库中的对象进行。

CN000205121971U公开了一种用于测试自动驾驶车辆的方法。根据该方法，自动驾驶车辆被生成在模拟环境中。根据虚拟车辆的在先记录的状态信息，在模拟环境中创建交通环境，以使自动驾驶车辆能够在该交通环境中行驶。

然而，上述方法的共同之处在于，存在用于生成虚拟车辆环境以测试机动车的高度自动化的行驶功能的高耗费，这导致人员和成本方面的高费用。

因此，存在如下需求，即，改进现有的用于生成虚拟车辆环境来测试机动车的高度自动化的行驶功能的方法和系统，使得能简单地、更有效且成本更有利地创建虚拟车辆环境。

发明内容

因此，本发明的任务在于给出一种计算机执行的方法、系统、计算机程序和计算机可读数据载体，所述计算机执行的方法、系统、计算机程序和计算机可读数据载体能实现简单地、更有效且成本更有利地创建虚拟车辆环境。

按照本发明，所述任务通过一种按照权利要求1所述的计算机执行的方法、按照权利要求13所述的系统、按照权利要求14所述的计算机程序和按照权利要求15所述的计算机可读数据载体得以解决。所述计算机执行的方法用于在使用真实车辆环境的在先检测到的视频图像数据、雷达数据和/或激光雷达点云的情况下生成虚拟车辆环境来测试机动车的高度自动化的行驶功能。所述系统用于在使用真实车辆环境的在先检测到的视频图像数据、雷达数据和/或激光雷达点云的情况下生成虚拟车辆环境来测试机动车的高度自动化的行驶功能。

本发明涉及一种计算机执行的方法，所述计算机执行的方法用于在使用真实车辆环境的在先检测到的视频图像数据、雷达数据和/或激光雷达点云的情况下生成虚拟车辆环境来测试机动车的高度自动化的行驶功能。

所述方法包括接收真实车辆环境的在先检测到的视频图像数据、雷达数据和/或激光雷达点云，所述真实车辆环境包括多个在先表征的或在后通过使用至少一个第一机器学习算法表征的真实对象。

真实车辆环境相应于在道路交通中、特别是在道路交通中的多种交通情况下机动车的车辆环境。真实对象可以是静态对象、例如交通标志、建筑物、植物和/或停放的机动车。此外，真实对象可以是动态对象、例如行驶的机动车。

所述方法包括通过将第二机器学习算法应用于相应的真实对象来生成表示相应的真实对象的第一特征向量并且存储第一特征向量。

此外，所述方法包括提供多个存储的第二特征向量，所述第二特征向量表示合成生成对象。所述方法包括识别与第一特征向量具有最高相似度的第二特征向量。