論文の概要: Infrastructure-based Multi-Camera Calibration using Radial Projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15330v2
• Date: Wed, 16 Sep 2020 14:23:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 14:54:04.446514
• Title: Infrastructure-based Multi-Camera Calibration using Radial Projections
• Title（参考訳）: 放射状投影を用いたインフラストラクチャベースマルチカメラキャリブレーション
• Authors: Yukai Lin, Viktor Larsson, Marcel Geppert, Zuzana Kukelova, Marc Pollefeys and Torsten Sattler
• Abstract要約: パターンベースのキャリブレーション技術は、カメラの内在を個別にキャリブレーションするために使用することができる。 Infrastucture-based calibration techniqueはSLAMやStructure-from-Motionで事前に構築した3Dマップを用いて外部情報を推定することができる。 本稿では,インフラストラクチャベースのアプローチを用いて,マルチカメラシステムをスクラッチから完全にキャリブレーションすることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.22654577367246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-camera systems are an important sensor platform for intelligent systems such as self-driving cars. Pattern-based calibration techniques can be used to calibrate the intrinsics of the cameras individually. However, extrinsic calibration of systems with little to no visual overlap between the cameras is a challenge. Given the camera intrinsics, infrastucture-based calibration techniques are able to estimate the extrinsics using 3D maps pre-built via SLAM or Structure-from-Motion. In this paper, we propose to fully calibrate a multi-camera system from scratch using an infrastructure-based approach. Assuming that the distortion is mainly radial, we introduce a two-stage approach. We first estimate the camera-rig extrinsics up to a single unknown translation component per camera. Next, we solve for both the intrinsic parameters and the missing translation components. Extensive experiments on multiple indoor and outdoor scenes with multiple multi-camera systems show that our calibration method achieves high accuracy and robustness. In particular, our approach is more robust than the naive approach of first estimating intrinsic parameters and pose per camera before refining the extrinsic parameters of the system. The implementation is available at https://github.com/youkely/InfrasCal.
• Abstract（参考訳）: マルチカメラシステムは、自動運転車のようなインテリジェントシステムにとって重要なセンサープラットフォームである。 パターンに基づく校正技術は、カメラの内在を個別に校正するために用いられる。 しかし、カメラ間の視覚的重なりがほとんど、あるいは全くないシステムの外部キャリブレーションは困難である。 カメラの内在性を考えると、SLAMやStructure-from-Motionで事前に構築された3Dマップを用いて、外在性を評価することができる。 本稿では,インフラストラクチャベースのアプローチを用いて,マルチカメラシステムをスクラッチから完全にキャリブレーションすることを提案する。 歪みが主に放射状であると仮定すると、2段階のアプローチを導入する。 まず,カメラ1台あたりの未知の翻訳成分を推定する。 次に、本質的なパラメータと欠落する翻訳成分の両方について解決する。 複数のマルチカメラシステムを用いた屋内・屋外シーンの大規模実験により,キャリブレーション手法が高精度かつロバスト性を実現することを示した。 特に,本手法は,本システムの外部パラメータを精査する前に,まず内在パラメータを推定し,カメラごとのポーズを取るという単純なアプローチよりも頑健である。 実装はhttps://github.com/youkely/InfrasCal.comで公開されている。

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