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SYSTEM AND METHOD FOR MODELING PHYSICAL OBJECTS IN A SIMULATION

机译:在仿真中建模物理对象的系统和方法

摘要

An object model for a real world object is constructed using a parameter based object generator, where the parameters for the object model are determined using sensor data such as photographic images, radar images, or LIDAR images obtained from the real world object. Conversion of the sensor data to appropriate object parameters is accomplished using a machine learning system. The machine learning system is calibrated by generating a plurality of object parameters, generating a corresponding plurality of learning objects from the plurality of object parameters, generating a plurality of simulated sensor return data for the learning objects, and then providing the simulated sensor return data and object parameters to the machine learning system.
机译:使用基于参数的对象生成器构建用于现实世界对象的对象模型,其中使用从现实世界对象获得的诸如摄影图像,雷达图像或LIDAR图像之类的传感器数据确定对象模型的参数。使用机器学习系统将传感器数据转换为适当的对象参数。通过生成多个对象参数,从多个对象参数生成对应的多个学习对象,生成用于学习对象的多个模拟传感器返回数据,然后提供模拟传感器返回数据和机器学习系统的对象参数。

著录项

  • 公开/公告号WO2020117870A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-06-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ZOOX INC.;

    申请/专利号WO2019US64330

  • 发明设计人 DOLAN JAMES GRAHAM;

    申请日2019-12-03

  • 分类号G06N20;G06K9/62;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:10:46

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