論文の概要: MOISST: Multi-modal Optimization of Implicit Scene for SpatioTemporal calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03056v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 11:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 16:13:58.130094
• Title: MOISST: Multi-modal Optimization of Implicit Scene for SpatioTemporal calibration
• Title（参考訳）: MOISST:時空間キャリブレーションのための不規則シーンのマルチモーダル最適化
• Authors: Quentin Herau, Nathan Piasco, Moussab Bennehar, Luis Rold\~ao, Dzmitry Tsishkou, Cyrille Migniot, Pascal Vasseur and C\'edric Demonceaux
• Abstract要約: コンピュータグラフィックスと暗黙のボリュームシーン表現の最近の進歩を利用して、マルチセンサ空間と時間的キャリブレーションの問題に取り組む。 本手法は,非制御・非構造都市環境におけるデータからの高精度でロバストなキャリブレーションを可能にする。 本研究では,都市部における自律走行シナリオにおける手法の精度とロバスト性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.405687114738899
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the recent advances in autonomous driving and the decreasing cost of LiDARs, the use of multi-modal sensor systems is on the rise. However, in order to make use of the information provided by a variety of complimentary sensors, it is necessary to accurately calibrate them. We take advantage of recent advances in computer graphics and implicit volumetric scene representation to tackle the problem of multi-sensor spatial and temporal calibration. Thanks to a new formulation of the implicit model optimization, we are able to jointly optimize calibration parameters along with scene representation based on radiometric and geometric measurements. Our method enables accurate and robust calibration from data captured in uncontrolled and unstructured urban environments, making our solution more scalable than existing calibration solutions. We demonstrate the accuracy and robustness of our method in urban scenes typically encountered in autonomous driving scenarios.
• Abstract（参考訳）: 近年の自動運転の進歩とLiDARのコスト削減により、マルチモーダルセンサーシステムの利用が増加している。 しかし,様々な補足センサによって提供される情報を活用するためには,正確な校正が必要である。 コンピュータグラフィックスと暗黙のボリュームシーン表現の最近の進歩を利用して、マルチセンサ空間と時間的キャリブレーションの問題に取り組む。 暗黙的モデル最適化の新しい定式化により、放射計および幾何計測に基づくシーン表現とともにキャリブレーションパラメータを共同で最適化できる。 本手法は, 未制御・非構造都市環境におけるデータから, 高精度でロバストなキャリブレーションを可能にし, 既存のキャリブレーションソリューションよりもスケーラブルである。 提案手法の精度とロバスト性について,運転シナリオで典型的に発生する都市シーンで実証する。

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