論文の概要: OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14087v2
- Date: Mon, 30 May 2022 04:28:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-31 11:39:15.600282
- Title: OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving
- Title（参考訳）: OpenCalib: 自動運転のためのマルチセンサキャリブレーションツールボックス
- Authors: Guohang Yan, Liu Zhuochun, Chengjie Wang, Chunlei Shi, Pengjin Wei,
Xinyu Cai, Tao Ma, Zhizheng Liu, Zebin Zhong, Yuqian Liu, Ming Zhao, Zheng
Ma, Yikang Li
- Abstract要約: 各種センサキャリブレーション手法の豊富なセットを含む校正ツールボックスOpenCalibを提案する。
OpenCalibは、手動キャリブレーションツール、自動キャリブレーションツール、ファクトリキャリブレーションツール、さまざまなアプリケーションシナリオ用のオンラインキャリブレーションツールをカバーしている。
私たちの知る限り、これは自動運転関連のキャリブレーションアプローチの完全なセットを含む、初めてのオープンソースキャリブレーションです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.730982742815073
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate sensor calibration is a prerequisite for multi-sensor perception and
localization systems for autonomous vehicles. The intrinsic parameter
calibration of the sensor is to obtain the mapping relationship inside the
sensor, and the extrinsic parameter calibration is to transform two or more
sensors into a unified spatial coordinate system. Most sensors need to be
calibrated after installation to ensure the accuracy of sensor measurements. To
this end, we present OpenCalib, a calibration toolbox that contains a rich set
of various sensor calibration methods. OpenCalib covers manual calibration
tools, automatic calibration tools, factory calibration tools, and online
calibration tools for different application scenarios. At the same time, to
evaluate the calibration accuracy and subsequently improve the accuracy of the
calibration algorithm, we released a corresponding benchmark dataset. This
paper introduces various features and calibration methods of this toolbox. To
our knowledge, this is the first open-sourced calibration codebase containing
the full set of autonomous-driving-related calibration approaches in this area.
We wish that the toolbox could be helpful to autonomous driving researchers. We
have open-sourced our code on GitHub to benefit the community. Code is
available at https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration.
- Abstract（参考訳）: 正確なセンサーキャリブレーションは、自動運転車のマルチセンサー認識およびローカライゼーションシステムに必須である。
センサの内在パラメータキャリブレーションはセンサ内部のマッピング関係を得るためのものであり、外在パラメータキャリブレーションは2つ以上のセンサを統一された空間座標系に変換するためのものである。
ほとんどのセンサーは、センサー測定の精度を確保するために設置後に調整する必要がある。
この目的のために,様々なセンサキャリブレーション手法の豊富なセットを含む校正ツールボックスOpenCalibを提案する。
OpenCalibは、手動キャリブレーションツール、自動キャリブレーションツール、ファクトリキャリブレーションツール、さまざまなアプリケーションシナリオ用のオンラインキャリブレーションツールをカバーしている。
同時に,キャリブレーション精度を評価し,キャリブレーションアルゴリズムの精度を向上させるため,対応するベンチマークデータセットを作成した。
本稿では,このツールボックスの特徴とキャリブレーション方法を紹介する。
私たちの知る限り、この領域における自動運転関連のキャリブレーションアプローチの完全なセットを含む、初めてのオープンソースのキャリブレーションコードベースです。
このツールボックスが、自動運転研究者に役立つことを願っています。
コミュニティに利益をもたらすため、GitHubでコードをオープンソースにしています。
コードはhttps://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration.comで入手できる。
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