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論文リンク: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2304/2304.05530.pdf
まとめ
この文書では、SceneCalib: 自動運転におけるカメラと LiDAR の自動ターゲットレス キャリブレーションについて説明します。多くの 3D 認識タスクでは、カメラとライダーの正確なキャリブレーションがセンサー データ フュージョンの基礎となります。この論文では、複数のカメラと LIDAR センサーを含むシステムにおける外部パラメータと内部パラメータを同時に自己校正するための新しい方法である SceneCalib を提案します。既存の方法では、多くの場合、特別に設計された校正目標と手動操作が必要であるか、校正パラメータのサブセットを解決しようとするだけです。当社は、カメラ画像と LIDAR 点群間の明示的な対応を必要としない完全自動アプローチを使用してこれらの問題に対処し、多くの屋外環境に対して堅牢にしています。さらに、システム全体が明示的なカメラ間の制約を使用して共同校正され、カメラ間およびカメラから LiDAR の外部機能の一貫性が保証されます。
主な貢献
この論文の貢献は次のように要約されます。
1) この論文は、マルチカメラおよび単一 LIDAR システムのすべての外部パラメータとカメラ内部パラメータを共同で校正できる SceneCalib を提案します。
2) この論文の方法は画像マッチング関係のみに依存しており、対応するシーン点の事前知識を取得する必要はありません。
3) この論文は、カメラ全体の画像間の対応関係を見つけ、構造推定を LIDAR 点群から取得した表面に制限する画像特徴間の純粋な幾何学的損失関数を最小化する堅牢な方法を提示します。
紙の写真と表
要約する
この論文では、自動運転において異なる特性を持つ複数のカメラと LIDAR センサーを校正するための、完全に自動でターゲットフリーの校正アルゴリズムを提案します。キャリブレーション アルゴリズムは、カメラから LIDAR への外部パラメータとカメラの内部パラメータを校正し、カメラからカメラへの姿勢変換を明示的に制限することができ、同時に LIDAR から提供される高品質の 3D 情報を使用して構造を制限します。推定。このアルゴリズムは人間の介入をまったく必要とせず (したがって拡張性が高く)、手動キャリブレーションに匹敵するキャリブレーション品質を達成し、さまざまなシナリオに対して堅牢であることを示しました。直接的なキャリブレーションは、低照度や厳しい気象条件では困難ですが、今後の主な作業領域は、特徴検出モジュールの探索です。このような条件下でより多くの画像特徴を抽出できるようになると、アルゴリズムの堅牢性が大幅に向上する可能性があります。
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