Object level footprint uncertainty quantification in infrastructure based sensing

要約

インフラストラクチャベースのカメラセンシングを使用して画像化されたオブジェクトのフットプリントの不確実性を推定する問題を検討します。
地上座標とカメラ誤差の原因との間には、閉じた形式の関係が確立されます。
誤差伝播方程式を使用すると、特定の地上座標の共分散をカメラ誤差の関数として測定できます。
境界ボックスのフットプリントの不確実性は、オブジェクトのフットプリントのすべての極点の関数として与えることができます。
接地点の不確かさを計算するには、誤差源の典型的な誤差サイズが必要です。
静的な高精度 LiDAR をグラウンド トゥルースとして使用した実験から、一般的な誤差サイズを推定する方法を紹介します。
最後に、左折操作中に不確実性がどのように変化するかを示すために、CARLA のインフラストラクチャ ベースのカメラからの不確実性の定量化のシミュレーション ケース スタディを紹介します。

要約(オリジナル)

We examine the problem of estimating footprint uncertainty of objects imaged using the infrastructure based camera sensing. A closed form relationship is established between the ground coordinates and the sources of the camera errors. Using the error propagation equation, the covariance of a given ground coordinate can be measured as a function of the camera errors. The uncertainty of the footprint of the bounding box can then be given as the function of all the extreme points of the object footprint. In order to calculate the uncertainty of a ground point, the typical error sizes of the error sources are required. We present a method of estimating the typical error sizes from an experiment using a static, high-precision LiDAR as the ground truth. Finally, we present a simulated case study of uncertainty quantification from infrastructure based camera in CARLA to provide a sense of how the uncertainty changes across a left turn maneuver.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google