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SENSOR VALIDATION USING SEMANTIC SEGMENTATION INFORMATION

机译:使用语义分段信息进行传感器验证

摘要

This disclosure is directed to validating a calibration of and/or calibrating sensors using semantic segmentation information about an environment. For example, the semantic segmentation information can identify bounds of objects, such as invariant objects, in the environment. Techniques described herein may determine sensor data associated with the invariant objects and compare that data to a feature known from the invariant object. Misalignment of sensor data with the known feature can be indicative of a calibration error. In some implementations, the calibration error can be determined as a distance between the sensor data and a line or plane representing a portion of the invariant object.
机译:本公开针对使用关于环境的语义分段信息来验证传感器的校准和/或校准传感器。例如,语义分割信息可以标识环境中的对象(例如不变对象)的界限。本文描述的技术可以确定与不变对象相关联的传感器数据,并将该数据与从不变对象已知的特征进行比较。传感器数据与已知特征的未对准可以指示校准误差。在一些实施方式中,可以将校准误差确定为传感器数据与代表不变物体的一部分的线或平面之间的距离。

著录项

  • 公开/公告号US2020282929A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ZOOX INC.;

    申请/专利号US201916297127

  • 发明设计人 TILL KROEGER;

    申请日2019-03-08

  • 分类号B60R16/023;B60R11/04;G06T7/80;G01S13/93;G01S17/93;G01S7/40;G01S7/497;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:20:48

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