論文の概要: ACSC: Automatic Calibration for Non-repetitive Scanning Solid-State
LiDAR and Camera Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08516v1
- Date: Tue, 17 Nov 2020 09:11:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-24 16:46:34.284463
- Title: ACSC: Automatic Calibration for Non-repetitive Scanning Solid-State
LiDAR and Camera Systems
- Title（参考訳）: ACSC:非繰り返し走査型固体LiDARとカメラシステムの自動校正
- Authors: Jiahe Cui, Jianwei Niu, Zhenchao Ouyang, Yunxiang He and Dian Liu
- Abstract要約: Solid-State LiDAR(SSL)は、環境から3Dポイントクラウドを低コストで効率的に取得することを可能にする。
非繰り返し走査型SSLとカメラシステムのための完全自動校正法を提案する。
実環境下でのLiDARとカメラセンサの組み合わせについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.787271829250805
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, the rapid development of Solid-State LiDAR (SSL) enables low-cost
and efficient obtainment of 3D point clouds from the environment, which has
inspired a large quantity of studies and applications. However, the
non-uniformity of its scanning pattern, and the inconsistency of the ranging
error distribution bring challenges to its calibration task. In this paper, we
proposed a fully automatic calibration method for the non-repetitive scanning
SSL and camera systems. First, a temporal-spatial-based geometric feature
refinement method is presented, to extract effective features from SSL point
clouds; then, the 3D corners of the calibration target (a printed checkerboard)
are estimated with the reflectance distribution of points. Based on the above,
a target-based extrinsic calibration method is finally proposed. We evaluate
the proposed method on different types of LiDAR and camera sensor combinations
in real conditions, and achieve accuracy and robustness calibration results.
The code is available at https://github.com/HViktorTsoi/ACSC.git .
- Abstract（参考訳）: 近年、SSL(Solid-State LiDAR)の急速な開発により、環境から低コストで効率的な3Dポイントクラウドの取得が可能となり、多くの研究や応用に影響を与えた。
しかしながら、走査パターンの不均一性と範囲誤差分布の不一致は、キャリブレーションタスクに課題をもたらす。
本稿では,非繰り返し走査型SSLとカメラシステムのための完全自動校正手法を提案する。
まず、時間空間に基づく幾何学的特徴の精細化法を提案し、ssl点雲から有効特徴を抽出するとともに、点の反射率分布からキャリブレーション対象(印刷チェッカーボード)の3dコーナーを推定する。
以上に基づいて,ターゲットベース外因性キャリブレーション法が提案されている。
実環境におけるLiDARとカメラセンサの組み合わせについて,提案手法の評価を行い,精度とロバスト度校正結果を得た。
コードはhttps://github.com/hviktortsoi/acsc.gitで入手できる。
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