論文の概要: CalibRefine: Deep Learning-Based Online Automatic Targetless LiDAR-Camera Calibration with Iterative and Attention-Driven Post-Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17648v3
• Date: Tue, 04 Mar 2025 17:54:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:09:17.338103
• Title: CalibRefine: Deep Learning-Based Online Automatic Targetless LiDAR-Camera Calibration with Iterative and Attention-Driven Post-Refinement
• Title（参考訳）: CalibRefine: 反復的かつ注意駆動のポストリファインメントによるディープラーニングベースのオンライン自動ターゲットレスLiDARカメラキャリブレーション
• Authors: Lei Cheng, Lihao Guo, Tianya Zhang, Tam Bang, Austin Harris, Mustafa Hajij, Mina Sartipi, Siyang Cao,
• Abstract要約: CalibRefineは完全に自動化され、ターゲットレス、オンラインキャリブレーションフレームワークである。 我々は,CalibRefineが人間の関与を最小限に抑えた高精度キャリブレーション結果を提供することを示した。 本研究は、オブジェクトレベルの特徴マッチングが、反復的かつ自己監督的な注意に基づく調整と相まって、複雑で現実的な条件下でのセンサの融合を可能にすることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.069968819561576
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• Abstract: Accurate multi-sensor calibration is essential for deploying robust perception systems in applications such as autonomous driving, robotics, and intelligent transportation. Existing LiDAR-camera calibration methods often rely on manually placed targets, preliminary parameter estimates, or intensive data preprocessing, limiting their scalability and adaptability in real-world settings. In this work, we propose a fully automatic, targetless, and online calibration framework, CalibRefine, which directly processes raw LiDAR point clouds and camera images. Our approach is divided into four stages: (1) a Common Feature Discriminator that trains on automatically detected objects--using relative positions, appearance embeddings, and semantic classes--to generate reliable LiDAR-camera correspondences, (2) a coarse homography-based calibration, (3) an iterative refinement to incrementally improve alignment as additional data frames become available, and (4) an attention-based refinement that addresses non-planar distortions by leveraging a Vision Transformer and cross-attention mechanisms. Through extensive experiments on two urban traffic datasets, we show that CalibRefine delivers high-precision calibration results with minimal human involvement, outperforming state-of-the-art targetless methods and remaining competitive with, or surpassing, manually tuned baselines. Our findings highlight how robust object-level feature matching, together with iterative and self-supervised attention-based adjustments, enables consistent sensor fusion in complex, real-world conditions without requiring ground-truth calibration matrices or elaborate data preprocessing.
• Abstract（参考訳）: 正確なマルチセンサーキャリブレーションは、自律運転、ロボット工学、インテリジェントトランスポートといったアプリケーションに堅牢な認識システムをデプロイするために不可欠である。 既存のLiDARカメラキャリブレーション手法は、しばしば手動で配置されたターゲット、予備パラメータ推定、あるいは集中的なデータ前処理に依存し、現実世界の設定におけるスケーラビリティと適応性を制限する。 本研究では,LiDAR点群とカメラ画像を直接処理する完全自動,ターゲットレス,オンラインキャリブレーションフレームワークCalibRefineを提案する。 提案手法は,(1)相対位置,外観埋め込み,セマンティッククラスを用いて自動検出対象を訓練し,信頼性の高いLiDARカメラ対応を生成する共通特徴識別器,(2)粗いホモグラフィに基づくキャリブレーション,(3)追加データフレームが利用可能になるにつれてアライメントを漸進的に改善する反復的改善装置,(4)ビジョントランスフォーマーとクロスアテンション機構を利用して非平面歪みに対処する注意に基づく改良装置の4段階に分けられる。 2つの都市交通データセットに関する広範な実験を通して、CalibRefineは、人間の関与を最小限に抑え、最先端のターゲットレス手法を上回り、手動で調整されたベースラインに競争力を維持し、かつ競争力を維持しながら、精度の高いキャリブレーション結果を提供することを示した。 本研究は, オブジェクトレベルのロバストな特徴マッチングが, 反復的, 自己監督型アテンションベースの調整と相まって, 複雑な実世界の条件下でのセンサの融合を, 地平線校正行列や精巧なデータ前処理を必要とせずに実現していることを示す。

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