[发明专利]提供用于通过传感器数据在车辆中直接验证环境地图的神经网络的方法

权利要求书

1.一种提供用于通过传感器数据在车辆(1)中直接验证环境地图的神经网络的方法(100)，所述方法包括：

提供(110)来自地图数据和传感器数据的特征表示中的有效环境数据；

提供(120)来自所述地图数据和所述传感器数据的特征表示中的无效环境数据；以及

利用所述有效环境数据和所述无效环境数据来训练(130)神经网络。

2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中通过使用孪生神经网络进行有效环境数据和无效环境数据的提供(110)，并且有效环境数据和无效环境数据的提供(110)包括：

通过使用第一卷积神经网络和第二卷积神经网络来生成所述特征表示，其中所述第一卷积神经网络使用所述地图数据作为输入，并且所述第二卷积神经网络使用所述传感器数据作为输入；以及

确定所述特征表示中的所述地图数据的有效性。

3.根据权利要求1或2所述的方法(100)，其中所述有效环境数据对应于所述地图数据与所述传感器数据之间的一致性，并且其中所述无效环境数据对应于所述地图数据与所述传感器数据之间缺乏一致性。

4.根据权利要求3所述的方法(100)，其中所述有效环境数据对应于同一时间点的地图数据和传感器数据，并且其中所述无效环境数据对应于不同时间点的地图数据和传感器数据。

5.根据权利要求3或4所述的方法(100)，其中所述有效环境数据和所述无效环境数据基于图像数据。

6.一种用于通过传感器数据在车辆(1)中直接验证预定环境地图的方法(200)，所述方法包括：

通过至少一个传感器组件(12)提供(210)传感器数据；以及

基于所述传感器数据并通过使用利用根据权利要求1至6中任一项所述的方法训练的神经网络来验证(220)所述预定环境地图。

7.根据权利要求6所述的方法(200)，其中所述预定环境地图的验证(220)包括所述预定环境地图的有效性的二元分类。

8.一种存储介质，包括软件程序，所述软件程序被设置为在一个或多个处理器上被运行，从而执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法(100、200)。

9.一种提供用于通过传感器数据在车辆(1)中直接验证环境地图的神经网络的系统，所述系统包括：

处理器模块，被设置为利用有效环境数据和无效环境数据来训练神经网络，其中所述有效环境数据和所述无效环境数据分别以来自地图数据和传感器数据的特征表示来表示。

10.一种车辆(1)，特别是机动车，包括具有软件程序的存储介质(14)，所述软件程序被设置为在一个或多个处理器上被运行，从而执行根据权利要求6或7所述的方法(200)。