論文の概要: Accurate calibration of surround view camera systems from a generalization of the hand eye constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00886v1
• Date: Wed, 2 Feb 2022 05:44:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-03 14:51:19.372266
• Title: Accurate calibration of surround view camera systems from a generalization of the hand eye constraint
• Title（参考訳）: 手眼拘束の一般化によるサラウンドビューカメラシステムの正確な校正
• Authors: Yifu Wang, Wenqing Jiang, Kun Huang, Soren Schwertfeger, Laurent Kneip
• Abstract要約: 本稿では,外部モーションキャプチャシステムの可用性に依存する新しいソリューションを提案する。 我々のコアコントリビューションは、閉形式の多眼間問題を共同で解くハンドアイキャリブレーション問題の拡張から成り立っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.647212268968246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-perspective cameras are quickly gaining importance in many applications such as smart vehicles and virtual or augmented reality. However, a large system size or absence of overlap in neighbouring fields-of-view often complicate their calibration. We present a novel solution which relies on the availability of an external motion capture system. Our core contribution consists of an extension to the hand-eye calibration problem which jointly solves multi-eye-to-base problems in closed form. We furthermore demonstrate its equivalence to the multi-eye-in-hand problem. The practical validity of our approach is supported by our experiments, indicating that the method is highly efficient and accurate, and outperforms existing closed-form alternatives.
• Abstract（参考訳）: マルチパースペクティブカメラは、スマートカーやバーチャルまたは拡張現実といった多くのアプリケーションで急速に重要性を増している。 しかし、近隣の視野における大きなシステムサイズや重複の欠如は、キャリブレーションを複雑にすることが多い。 本稿では,外部モーションキャプチャシステムの可用性に依存する新しいソリューションを提案する。 我々のコアコントリビューションは、閉形式の多眼間問題を共同で解くハンドアイキャリブレーション問題の拡張から成り立っている。 さらに、マルチアイハンド問題に対する同値性を示す。 提案手法の実用的妥当性は,提案手法が極めて効率的かつ正確であり,既存のクローズドフォーム法よりも優れていることを示す実験によって裏付けられている。

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