論文の概要: RobustCalib: Robust Lidar-Camera Extrinsic Calibration with Consistency Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01085v1
• Date: Sat, 2 Dec 2023 09:29:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 19:17:16.909126
• Title: RobustCalib: Robust Lidar-Camera Extrinsic Calibration with Consistency Learning
• Title（参考訳）: RobustCalib: 一貫性学習によるロバストライダーカメラの外部校正
• Authors: Shuang Xu, Sifan Zhou, Zhi Tian, Jizhou Ma, Qiong Nie, Xiangxiang Chu
• Abstract要約: LiDARカメラ外部推定の現在の手法は、オフラインの目標と人間の努力に依存している。 本稿では,外因性キャリブレーション問題に頑健で自動的で単発的な方法で対処する新しい手法を提案する。 我々は,異なるデータセットの総合的な実験を行い,本手法が正確かつ堅牢な性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.90987864456673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Current traditional methods for LiDAR-camera extrinsics estimation depend on offline targets and human efforts, while learning-based approaches resort to iterative refinement for calibration results, posing constraints on their generalization and application in on-board systems. In this paper, we propose a novel approach to address the extrinsic calibration problem in a robust, automatic, and single-shot manner. Instead of directly optimizing extrinsics, we leverage the consistency learning between LiDAR and camera to implement implicit re-calibartion. Specially, we introduce an appearance-consistency loss and a geometric-consistency loss to minimizing the inconsitency between the attrbutes (e.g., intensity and depth) of projected LiDAR points and the predicted ones. This design not only enhances adaptability to various scenarios but also enables a simple and efficient formulation during inference. We conduct comprehensive experiments on different datasets, and the results demonstrate that our method achieves accurate and robust performance. To promote further research and development in this area, we will release our model and code.
• Abstract（参考訳）: 現在のlidarカメラのextrinsics推定手法は、オフラインのターゲットと人間の努力に依存するが、学習に基づくアプローチは、キャリブレーション結果の反復的な改良、一般化とオンボードシステムへの応用に制約を課す。 本稿では,本手法を頑健かつ自動的かつ単発的にキャリブレーション問題に対処するための新しい手法を提案する。 extrinsicsを直接最適化する代わりに、lidarとカメラの一貫性学習を利用して暗黙的な再カリバリを実装する。 特に,投射lidar点と予測された点のattrbutes(例えば強度と深さ)の不一致を最小限に抑えるために,外観-一貫性の損失と幾何学的-一貫性の損失を導入する。 この設計は様々なシナリオへの適応性を高めるだけでなく、推論中にシンプルで効率的な定式化を可能にする。 異なるデータセットに対する総合的な実験を行い,本手法が正確かつ堅牢な性能を実現することを示す。 この分野のさらなる研究と開発を促進するため、私たちはモデルとコードを公開します。

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