論文の概要: Optimising the selection of samples for robust lidar camera calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12287v1
- Date: Tue, 23 Mar 2021 03:46:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-24 13:46:01.913292
- Title: Optimising the selection of samples for robust lidar camera calibration
- Title（参考訳）: ロバストlidarカメラキャリブレーションのためのサンプル選択の最適化
- Authors: Darren Tsai, Stewart Worrall, Mao Shan, Anton Lohr, Eduardo Nebot
- Abstract要約: シーン全体に適したキャリブレーションパラメータを推定するためのキャリブレーションサンプルの選択を最適化する,ロバストなキャリブレーションパイプラインを提案する。
このVOQスコアは,推定キャリブレーションパラメータがシーン全体に対してよく一般化する能力と相関していることを示す。
提案するキャリブレーションパイプラインは90秒で1-1.2cm,標準偏差0.4-0.5cmで46のシーンに均等に分布する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.489796702858156
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a robust calibration pipeline that optimises the selection of
calibration samples for the estimation of calibration parameters that fit the
entire scene. We minimise user error by automating the data selection process
according to a metric, called Variability of Quality (VOQ) that gives a score
to each calibration set of samples. We show that this VOQ score is correlated
with the estimated calibration parameter's ability to generalise well to the
entire scene, thereby overcoming the overfitting problems of existing
calibration algorithms. Our approach has the benefits of simplifying the
calibration process for practitioners of any calibration expertise level and
providing an objective measure of the quality for our calibration pipeline's
input and output data. We additionally use a novel method of assessing the
accuracy of the calibration parameters. It involves computing reprojection
errors for the entire scene to ensure that the parameters are well fitted to
all features in the scene. Our proposed calibration pipeline takes 90s, and
obtains an average reprojection error of 1-1.2cm, with standard deviation of
0.4-0.5cm over 46 poses evenly distributed in a scene. This process has been
validated by experimentation on a high resolution, software definable lidar,
Baraja Spectrum-Scan; and a low, fixed resolution lidar, Velodyne VLP-16. We
have shown that despite the vast differences in lidar technologies, our
proposed approach manages to estimate robust calibration parameters for both.
Our code and data set used for this paper are made available as open-source.
- Abstract（参考訳）: シーン全体に適したキャリブレーションパラメータを推定するためのキャリブレーションサンプルの選択を最適化する,ロバストなキャリブレーションパイプラインを提案する。
本稿では,データ選択プロセスの自動化によるユーザエラーの最小化を,サンプルのキャリブレーションセット毎にスコアを与える“variability of quality(voq)”と呼ばれるメトリクスによって行う。
このVOQスコアは,推定キャリブレーションパラメータがシーン全体に対して適切に一般化する能力と相関し,既存のキャリブレーションアルゴリズムのオーバーフィット問題を克服することを示す。
本手法は, キャリブレーションの専門知識レベルの実践者に対して, キャリブレーションプロセスの簡易化と, キャリブレーションパイプラインの入出力データの品質を客観的に測定することによる。
さらに,キャリブレーションパラメータの精度を評価する新しい手法を提案する。
シーン全体の再プロジェクションエラーを計算し、パラメータがシーン内のすべての機能に適切に適合するようにします。
提案するキャリブレーションパイプラインは90秒で1-1.2cm,標準偏差0.4-0.5cmで46のシーンに均等に分布する。
このプロセスは、高解像度、ソフトウェア定義可能なライダーBaraja Spectrum-Scan、低解像度のVelodyne VLP-16の実験によって検証されている。
ライダー技術に大きな違いがあるにも関わらず,提案手法は両者のロバストなキャリブレーションパラメータを推定できることを示した。
この論文に使用するコードとデータセットは、オープンソースとして利用可能です。
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