論文の概要: CRLF: Automatic Calibration and Refinement based on Line Feature for
LiDAR and Camera in Road Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04558v1
- Date: Mon, 8 Mar 2021 06:02:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-09 15:19:26.404567
- Title: CRLF: Automatic Calibration and Refinement based on Line Feature for
LiDAR and Camera in Road Scenes
- Title（参考訳）: CRLF:道路シーンにおけるLiDARとカメラのライン機能に基づく自動キャリブレーションとリファインメント
- Authors: Tao Ma, Zhizheng Liu, Guohang Yan, Yikang Li
- Abstract要約: 道路シーンにおけるライダーとカメラの遠距離パラメータを校正する新しい手法を提案する。
道路の車線やポールなどの静的な直線形状の物体を画像と点群の両方で線状化します。
KITTIと社内データセットに関する広範な実験を行い、定量的および定性的な結果は、当社の方法の堅牢性と正確性を示しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.201111055979453
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For autonomous vehicles, an accurate calibration for LiDAR and camera is a
prerequisite for multi-sensor perception systems. However, existing calibration
techniques require either a complicated setting with various calibration
targets, or an initial calibration provided beforehand, which greatly impedes
their applicability in large-scale autonomous vehicle deployment. To tackle
these issues, we propose a novel method to calibrate the extrinsic parameter
for LiDAR and camera in road scenes. Our method introduces line features from
static straight-line-shaped objects such as road lanes and poles in both image
and point cloud and formulates the initial calibration of extrinsic parameters
as a perspective-3-lines (P3L) problem. Subsequently, a cost function defined
under the semantic constraints of the line features is designed to perform
refinement on the solved coarse calibration. The whole procedure is fully
automatic and user-friendly without the need to adjust environment settings or
provide an initial calibration. We conduct extensive experiments on KITTI and
our in-house dataset, quantitative and qualitative results demonstrate the
robustness and accuracy of our method.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車の場合、LiDARとカメラの正確なキャリブレーションは、マルチセンサー認識システムの前提条件です。
しかし、既存のキャリブレーション技術では、さまざまなキャリブレーションターゲットを持つ複雑な設定、または事前に提供される初期キャリブレーションのいずれかが必要です。
これらの課題に対処するために,道路シーンにおけるLiDARとカメラの外部パラメータの校正手法を提案する。
本手法では,道路路面や点雲などの静的直線状物体からの直線特性を導入し,外在パラメータの初期校正を視点3線(P3L)問題として定式化する。
その後、ライン特徴のセマンティック制約の下で定義されたコスト関数は、解決された粗いキャリブレーションの精細化を行うように設計されている。
手順全体が完全に自動化されており、環境設定の調整や初期校正が不要である。
KITTIと社内データセットに関する広範な実験を行い、定量的および定性的な結果は、当社の方法の堅牢性と正確性を示しています。
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