作者 | 自动驾驶专栏 编辑 | 自动驾驶专栏
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论文链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2304/2304.05530.pdf
摘要
本文介绍了SceneCalib：自动驾驶中相机和激光雷达的自动无目标标定。在很多3D感知任务中，精确的相机到激光雷达标定是传感器数据融合的基础。在本文中，我们提出了SceneCalib，它是一种在包含多个相机和激光雷达传感器的系统中同时自标定外参和内参的新方法。现有的方法通常需要专门设计的标定目标和人工操作，或者它们仅试图求解标定参数的子集。我们使用一种全自动方法解决这些问题，该方法不需要相机图像和激光雷达点云之间的明确对应关系，从而对很多室外环境具有鲁棒性。此外，整个系统通过明确的跨相机约束进行联合标定，以确保相机到相机和相机到激光雷达的外参是一致的。
主要贡献
本文的贡献总结如下：
1）本文提出了SceneCalib，其可以在多相机和单激光雷达系统中联合标定所有的外参和相机内参；
2）本文方法仅依赖于图像匹配关系，而不需要获取对应的场景点的先验知识；
3）本文提出了可靠的方法来寻找跨相机图像之间的对应关系，并且最小化图像特征之间的纯几何损失函数，其将结构估计限制在从激光雷达点云中获取的表面上。
论文图片和表格
总结
本文提出了一种全自动、无目标的标定算法，用于标定自动驾驶中多个不同特性的相机和激光雷达传感器。该标定算法可以标定相机到激光雷达的外参、相机内参，并且明确约束了相机到相机的位姿变换，同时通过激光雷达提供的高质量3D信息来约束结构估计。我们已经证明，该算法完全不需要人工干预（因此具有高度可扩展性），实现了与手动标定相当的标定质量，并且对各种场景均是鲁棒的。虽然在低光照和恶劣天气条件下很难直接标定，但是未来工作的主要领域是要探索特征检测模块。通过具有在这类条件下提取更多图像特征的能力，可以潜在地显著提高算法的鲁棒性。
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