論文の概要: Galibr: Targetless LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Method via Ground Plane Initialization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11599v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 08:25:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 14:22:35.862303
- Title: Galibr: Targetless LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Method via Ground Plane Initialization
- Title（参考訳）: Galibr: 地平面初期化によるLiDAR-Camera Extrinsic Calibration法
- Authors: Wonho Song, Minho Oh, Jaeyoung Lee, Hyun Myung,
- Abstract要約: Galibrは完全に自動化されたLiDARカメラの外付けキャリブレーションツールで、どんな自然環境でも地上の車両プラットフォーム用に設計されている。
この方法は、LiDARとカメラの入力の両方から地上平面とエッジ情報を利用して、キャリブレーションプロセスの合理化を行う。
提案手法はキャリブレーション性能を著しく向上させるが,これは新しい初期ポーズ推定法に起因している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.409482818102878
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid development of autonomous driving and SLAM technology, the performance of autonomous systems using multimodal sensors highly relies on accurate extrinsic calibration. Addressing the need for a convenient, maintenance-friendly calibration process in any natural environment, this paper introduces Galibr, a fully automatic targetless LiDAR-camera extrinsic calibration tool designed for ground vehicle platforms in any natural setting. The method utilizes the ground planes and edge information from both LiDAR and camera inputs, streamlining the calibration process. It encompasses two main steps: an initial pose estimation algorithm based on ground planes (GP-init), and a refinement phase through edge extraction and matching. Our approach significantly enhances calibration performance, primarily attributed to our novel initial pose estimation method, as demonstrated in unstructured natural environments, including on the KITTI dataset and the KAIST quadruped dataset.
- Abstract（参考訳）: 自律運転技術とSLAM技術の急速な発展により、マルチモーダルセンサを用いた自律システムの性能は、正確な外部キャリブレーションに依存している。
本稿では, 自然環境において, 簡易でメンテナンスしやすいキャリブレーションプロセスの必要性に対処するため, 自然環境下での地上プラットフォーム用に設計された, 完全に自動化されたLiDARカメラ外装キャリブレーションツールであるGalibrを紹介する。
この方法は、LiDARとカメラの入力の両方から地上平面とエッジ情報を利用して、キャリブレーションプロセスの合理化を行う。
地平面(GP-init)に基づく初期ポーズ推定アルゴリズムと、エッジ抽出とマッチングによる精細化フェーズの2つの主要なステップを含む。
提案手法は,KITTIデータセットやKAIST四元化データセットなど,非構造化自然環境における新しい初期ポーズ推定手法によるキャリブレーション性能を著しく向上させる。
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