用于生成车辆的环境的通用3D表示的方法

本公开包括用于生成车辆的环境的通用3D表示的方法，具有如下步骤：基于数据源生成第一图像数据，其表示该环境；借助于ML模型，从第一图像数据中提取至少一个图像特征；借助于ML模型，针对环境，生成基于体素的3D表示，其方式是将图像特征变换成对应的体素特征，针对体素特征的3D表示存储关于体素的3D范围被占用的概率的信息；训练机器学习模型，用以从相机提取图像特征并且确定所有3D体素的占用情况，其具有如下步骤：将关于体素特征在3D表示中的3D位置的信息投影到相机中；确定相机之间的偏差，该偏差指示：两个相机针对被投影的体素特征是否看到相同的对应图像点(光度误差)；而且调整ML模型的至少一个参数，以便使偏差最小化并改进3D表示。