論文の概要: Uncertainty-Aware Online Extrinsic Calibration: A Conformal Prediction Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06878v1
- Date: Sun, 12 Jan 2025 17:24:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 19:20:13.347758
- Title: Uncertainty-Aware Online Extrinsic Calibration: A Conformal Prediction Approach
- Title（参考訳）: 不確かさを意識したオンライン外部校正:コンフォーマル予測アプローチ
- Authors: Mathieu Cocheteux, Julien Moreau, Franck Davoine,
- Abstract要約: 我々はモンテカルロ・ドロップアウトとコンフォーマル予測を組み合わせた不確実性認識をオンラインキャリブレーションに統合する最初のアプローチを提案する。
本研究では,様々な視覚センサの種類にまたがって有効性を示し,測定値を用いて測定を行い,間隔の効率と信頼性を評価する。
動的環境におけるセンサ融合の堅牢性を大幅に向上させることができるキャリブレーション推定の信頼性に関する知見を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.683612295430957
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate sensor calibration is crucial for autonomous systems, yet its uncertainty quantification remains underexplored. We present the first approach to integrate uncertainty awareness into online extrinsic calibration, combining Monte Carlo Dropout with Conformal Prediction to generate prediction intervals with a guaranteed level of coverage. Our method proposes a framework to enhance existing calibration models with uncertainty quantification, compatible with various network architectures. Validated on KITTI (RGB Camera-LiDAR) and DSEC (Event Camera-LiDAR) datasets, we demonstrate effectiveness across different visual sensor types, measuring performance with adapted metrics to evaluate the efficiency and reliability of the intervals. By providing calibration parameters with quantifiable confidence measures, we offer insights into the reliability of calibration estimates, which can greatly improve the robustness of sensor fusion in dynamic environments and usefully serve the Computer Vision community.
- Abstract（参考訳）: 正確なセンサーキャリブレーションは自律システムには不可欠だが、その不確実性の定量化は未解明のままである。
本稿では,モンテカルロ・ドロップアウトとコンフォーマル予測を組み合わせたオンライン外部キャリブレーションに不確実性認識を統合するための最初のアプローチを提案する。
提案手法は,ネットワークアーキテクチャと互換性のある,不確実な定量化を伴う既存のキャリブレーションモデルを改善するためのフレームワークを提案する。
KITTI (RGB Camera-LiDAR) と DSEC (Event Camera-LiDAR) のデータセットで検証し、異なる視覚センサタイプ間での有効性を実証し、適応したメトリクスを用いて性能を測定し、間隔の効率性と信頼性を評価する。
キャリブレーションパラメータを定量化することで,動的環境におけるセンサ融合の堅牢性を大幅に向上し,コンピュータビジョンコミュニティに有用なキャリブレーション推定の信頼性に関する洞察を提供する。
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