論文の概要: From Chaos to Calibration: A Geometric Mutual Information Approach to Target-Free Camera LiDAR Extrinsic Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01905v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 13:30:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 14:11:07.474829
• Title: From Chaos to Calibration: A Geometric Mutual Information Approach to Target-Free Camera LiDAR Extrinsic Calibration
• Title（参考訳）: カオスからキャリブレーションへ:ターゲットフリーカメラlidar-extrinsic calibrationへの幾何学的相互情報アプローチ
• Authors: Jack Borer, Jeremy Tschirner, Florian \"Olsner, Stefan Milz
• Abstract要約: そこで本研究では,根拠となる真理学習データを必要としない目標外キャリブレーションアルゴリズムを提案する。 我々は,KITTI と KITTI-360 の魚眼データセットを用いた改良を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.378156825150505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sensor fusion is vital for the safe and robust operation of autonomous vehicles. Accurate extrinsic sensor to sensor calibration is necessary to accurately fuse multiple sensor's data in a common spatial reference frame. In this paper, we propose a target free extrinsic calibration algorithm that requires no ground truth training data, artificially constrained motion trajectories, hand engineered features or offline optimization and that is accurate, precise and extremely robust to initialization error. Most current research on online camera-LiDAR extrinsic calibration requires ground truth training data which is impossible to capture at scale. We revisit analytical mutual information based methods first proposed in 2012 and demonstrate that geometric features provide a robust information metric for camera-LiDAR extrinsic calibration. We demonstrate our proposed improvement using the KITTI and KITTI-360 fisheye data set.
• Abstract（参考訳）: センサー融合は自動運転車の安全で堅牢な運用に不可欠である。 複数のセンサのデータを共通空間参照フレームで正確に融合させるには,センサキャリブレーションに対する正確な外部センサが必要である。 本稿では,真理トレーニングデータや人為的制約付きモーショントラジェクタ,手工学的特徴量,オフライン最適化を必要とせず,精度,精度,精度,初期化誤差に対して極めて頑健な目標自由外部キャリブレーションアルゴリズムを提案する。 オンラインカメラ-LiDARの外的キャリブレーションに関する最近の研究は、大規模な撮影が不可能な地上の真実のトレーニングデータを必要とする。 2012年に初めて提案された分析的相互情報ベース手法を再検討し,幾何学的特徴がカメラ・ライダーの極端校正にロバストな情報指標を提供することを示した。 我々は,KITTI と KITTI-360 の魚眼データセットを用いた改良を行った。

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