論文の概要: TrajMatch: Towards Automatic Spatio-temporal Calibration for Roadside
LiDARs through Trajectory Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02157v1
- Date: Sat, 4 Feb 2023 12:27:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 19:46:18.555788
- Title: TrajMatch: Towards Automatic Spatio-temporal Calibration for Roadside
LiDARs through Trajectory Matching
- Title（参考訳）: TrajMatch: 軌道マッチングによる道路側LiDARの自動時空間校正に向けて
- Authors: Haojie Ren, Sha Zhang, Sugang Li, Yao Li, Xinchen Li, Jianmin Ji, Yu
Zhang, Yanyong Zhang
- Abstract要約: 我々は,道路沿いのLiDARを時間と空間の両方で自動調整できる最初のシステムであるTrajMatchを提案する。
実験の結果,TrajMatchは空間キャリブレーション誤差が10cm未満であり,時間キャリブレーション誤差が1.5ms未満であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.980324010888664
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, it has become popular to deploy sensors such as LiDARs on the
roadside to monitor the passing traffic and assist autonomous vehicle
perception. Unlike autonomous vehicle systems, roadside sensors are usually
affiliated with different subsystems and lack synchronization both in time and
space. Calibration is a key technology which allows the central server to fuse
the data generated by different location infrastructures, which can deliver
improve the sensing range and detection robustness. Unfortunately, existing
calibration algorithms often assume that the LiDARs are significantly
overlapped or that the temporal calibration is already achieved. Since these
assumptions do not always hold in the real world, the calibration results from
the existing algorithms are often unsatisfactory and always need human
involvement, which brings high labor costs. In this paper, we propose TrajMatch
-- the first system that can automatically calibrate for roadside LiDARs in
both time and space. The main idea is to automatically calibrate the sensors
based on the result of the detection/tracking task instead of extracting
special features. More deeply, we propose a mechanism for evaluating
calibration parameters that is consistent with our algorithm, and we
demonstrate the effectiveness of this scheme experimentally, which can also be
used to guide parameter iterations for multiple calibration. Finally, to
evaluate the performance of TrajMatch , we collect two dataset, one simulated
dataset LiDARnet-sim 1.0 and a real-world dataset. Experiment results show that
TrajMatch can achieve a spatial calibration error of less than 10cm and a
temporal calibration error of less than 1.5ms.
- Abstract（参考訳）: 近年,道路脇にLiDARなどのセンサを配置して交通状況を監視し,自動運転車の認識を支援することが普及している。
自動運転車とは異なり、路面センサーは通常異なるサブシステムに関連付けられ、時間と空間の同期が欠如している。
キャリブレーションは、中央サーバが異なるロケーションインフラストラクチャによって生成されたデータを融合し、センシング範囲と検出ロバスト性を改善するための重要な技術である。
残念ながら、既存のキャリブレーションアルゴリズムは、LiDARが著しく重複しているか、時間キャリブレーションが既に達成されていると仮定することが多い。
これらの仮定が常に現実世界に当てはまるわけではないため、既存のアルゴリズムによる校正結果はしばしば不十分であり、人間の関与が常に必要であり、高い労働コストをもたらす。
本稿では,道路沿いのLiDARを時間と空間の両方で自動校正できる最初のシステムであるTrajMatchを提案する。
主なアイデアは、特別な特徴を抽出するのではなく、検出/追跡タスクの結果に基づいて自動的にセンサーを調整することだ。
さらに,本手法の有効性を実験的に検証し,複数のキャリブレーションにおけるパラメータ反復の指導にも利用できることを示す。
最後に,TrajMatchの性能を評価するために,シミュレーションデータセットLiDARnet-sim 1.0と実世界のデータセットの2つのデータセットを収集した。
実験の結果,trajmatchは10cm未満の空間キャリブレーション誤差と1.5ms未満の時間キャリブレーション誤差を達成できた。
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