論文の概要: Targetless LiDAR-Camera Calibration with Anchored 3D Gaussians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04597v1
- Date: Sun, 06 Apr 2025 20:00:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-08 14:11:19.931633
- Title: Targetless LiDAR-Camera Calibration with Anchored 3D Gaussians
- Title（参考訳）: Anchored 3D Gaussian を用いたLiDAR-Camera Calibration
- Authors: Haebeom Jung, Namtae Kim, Jungwoo Kim, Jaesik Park,
- Abstract要約: 任意のシーンからセンサポーズとシーン形状を協調的に最適化するLiDARカメラキャリブレーション手法を提案する。
2つの実世界の自律走行データセットに関する広範な実験により,本手法の有効性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.057702337896995
- License:
- Abstract: We present a targetless LiDAR-camera calibration method that jointly optimizes sensor poses and scene geometry from arbitrary scenes, without relying on traditional calibration targets such as checkerboards or spherical reflectors. Our approach leverages a 3D Gaussian-based scene representation. We first freeze reliable LiDAR points as anchors, then jointly optimize the poses and auxiliary Gaussian parameters in a fully differentiable manner using a photometric loss. This joint optimization significantly reduces sensor misalignment, resulting in higher rendering quality and consistently improved PSNR compared to the carefully calibrated poses provided in popular datasets. We validate our method through extensive experiments on two real-world autonomous driving datasets, KITTI-360 and Waymo, each featuring distinct sensor configurations. Additionally, we demonstrate the robustness of our approach using a custom LiDAR-camera setup, confirming strong performance across diverse hardware configurations.
- Abstract（参考訳）: チェッカーボードや球面リフレクタなどの従来のキャリブレーションターゲットに頼ることなく,任意のシーンからセンサポーズやシーン形状を協調的に最適化するLiDARカメラキャリブレーション手法を提案する。
提案手法は3次元ガウス型シーン表現を利用する。
我々はまずまず、信頼度の高いLiDAR点をアンカーとして凍結し、次に、フォトメトリックロスを用いて、ポーズと補助ガウスパラメータを完全に微分可能な方法で共同最適化する。
この共同最適化により、センサのミスアライメントが大幅に低減され、レンダリング品質が向上し、PSNRが安定的に改善される。
我々は,KITTI-360とWaymoの2つの実世界の自律走行データセットに関する広範な実験を通じて,本手法の有効性を検証した。
さらに、カスタムLiDARカメラのセットアップによるアプローチの堅牢性を実証し、多様なハードウェア構成の強い性能を確認する。
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