[发明专利]车辆定位

权利要求书

1.一种生成用于实体定位的第一可训练变换的计算机实施方法，所述变换用于将环境的第一表示变换为所述环境的第二表示，所述第一表示与所述第二表示不同，所述方法包括：

a)使用所述第一可训练变换处理所述环境的多个第一训练表示，以生成变换后的第一训练表示；

b)执行以下至少一项：

i)在所述第一训练表示和所述第一训练表示的修改版本上运行至少一个已知过程以生成被选择过程的误差信号，以使所述第一可训练变换用于增强所述第一训练表示内的特征；以及

ii)在与所述第一训练表示对应但光照条件不同的第二训练表示和所述第一训练表示的修改版本上运行至少一个已知过程以生成被选择过程的误差信号，以使所述第一可训练变换用于增强所述第一训练表示内的特征；

以及；

c)使用所述误差信号训练所述第一可训练变换。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用第二可训练变换获得变换后的第一训练，所述第二可训练变换训练用于反转所述第一可训练变换的影响，以生成合成第一训练表示。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，修改的第一训练表示是所述合成第一训练表示。

4.根据权利要求2或权利要求3所述的方法，其特征在于，所述误差信号还用于训练所述第二可训练变换。

5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一可训练变换和/或第二可训练变换是由神经网络提供的。

6.根据前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述已知过程生成特征描述符。

7.根据前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述已知过程检测所述第一表示和第二表示的特征。

8.根据前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，在训练开始之前初始化可训练变换的权重。

9.根据前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，训练一个能够鉴别表示是否为合成表示的鉴别器。

10.根据前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，在不同照明条件下，重复使用一组与所述第一训练表示相对应的第二训练表示方法的训练。

11.可训练变换的用途，所述可训练变换使用权利要求1至10中任一项所述的方法训练获得，所述可训练变换在车辆中用于定位，或至少协助定位所述车辆以使输入表示与存储表示的库相匹配。

12.一种车辆，所述车辆包括获取所述车辆周围环境的当前表示的传感器，以及所述车辆进一步包括能够访问存储周围环境的表示的数据库的处理电路，其中所述处理电路用于执行以下内容：

a)以下中的至少一项：

i)使用变换变换当前表示，并在存储表示的库中搜索变换图像；以及

ii)变换所述库中至少一部分存储表示，并在变换的存储表示中搜索当前表示；

其中，步骤a)中执行的变换用于增强变换表示中的特征；

b)使用位于搜索中的所述存储表示的库中的表示定位所述车辆。