論文の概要: Correcting Decalibration of Stereo Cameras in Self-Driving Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05267v1
- Date: Wed, 15 Jan 2020 12:28:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 06:43:02.554625
- Title: Correcting Decalibration of Stereo Cameras in Self-Driving Vehicles
- Title（参考訳）: 自動運転車におけるステレオカメラの補正
- Authors: Jon Muhovi\v{c}, Janez Per\v{s}
- Abstract要約: 移動体ステレオカメラの光学的校正の問題点を、特に自動運転車の文脈で解決する。
本手法はカメラ形状パラメータの最適化に基づいて,ステレオマッチングアルゴリズムの出力に直接プラグインする。
シミュレーションにより,ステレオ推定と並列に連続的に動作できることが確認され,システムのキャリブレーションをリアルタイムに維持できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We address the problem of optical decalibration in mobile stereo camera
setups, especially in context of autonomous vehicles. In real world conditions,
an optical system is subject to various sources of anticipated and
unanticipated mechanical stress (vibration, rough handling, collisions).
Mechanical stress changes the geometry between the cameras that make up the
stereo pair, and as a consequence, the pre-calculated epipolar geometry is no
longer valid. Our method is based on optimization of camera geometry parameters
and plugs directly into the output of the stereo matching algorithm. Therefore,
it is able to recover calibration parameters on image pairs obtained from a
decalibrated stereo system with minimal use of additional computing resources.
The number of successfully recovered depth pixels is used as an objective
function, which we aim to maximize. Our simulation confirms that the method can
run constantly in parallel to stereo estimation and thus help keep the system
calibrated in real time. Results confirm that the method is able to recalibrate
all the parameters except for the baseline distance, which scales the absolute
depth readings. However, that scaling factor could be uniquely determined using
any kind of absolute range finding methods (e.g. a single beam time-of-flight
sensor).
- Abstract（参考訳）: 本稿では,特に自律走行車における移動型ステレオカメラの設定における光劣化問題に対処する。
実世界の条件下では、光学系は予想外の機械的ストレス(振動、粗いハンドリング、衝突)の様々な源泉に曝される。
機械的応力はステレオ対を構成するカメラ間の幾何学を変え、その結果、計算済みのエピポーラ幾何学はもはや有効ではない。
本手法は,カメラ幾何パラメータの最適化に基づいて,ステレオマッチングアルゴリズムの出力に直接接続する。
そのため,最小限の計算資源を使用せずに,分割ステレオシステムから得られた画像対の校正パラメータを復元することができる。
得られた深度画素の数は目的関数として利用され,最大化が目的である。
本手法はステレオ推定と並行して常に動作し,リアルタイムにシステムの校正を行うことができることを示す。
その結果,本手法は,絶対深度の読み出しをスケールするベースライン距離を除いて,すべてのパラメータを再調整できることが確認された。
しかし、そのスケーリング係数は、あらゆる種類の絶対距離探索方法(例えば、1ビームの飛行時間センサー)を使って一意に決定できる。
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