論文の概要: RLCNet: An end-to-end deep learning framework for simultaneous online calibration of LiDAR, RADAR, and Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08262v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 05:38:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.822867
• Title: RLCNet: An end-to-end deep learning framework for simultaneous online calibration of LiDAR, RADAR, and Camera
• Title（参考訳）: RLCNet: LiDAR, RADAR, Cameraの同時オンライン校正のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワーク
• Authors: Hafeez Husain Cholakkal, Stefano Arrigoni, Francesco Braghin,
• Abstract要約: 本稿では,LiDAR,RADAR,カメラセンサのオンライン校正を同時に行うための,エンドツーエンドのトレーニング可能な新しいディープラーニングフレームワークであるRCCNetを提案する。 重み付けされた移動平均と外れ値の拒絶を組み込んだオンラインキャリブレーションフレームワークを導入し、キャリブレーションパラメータの動的調整を可能にする。 一方,既存手法との比較では,提案手法の精度とロバスト性に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.825460805162022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate extrinsic calibration of LiDAR, RADAR, and camera sensors is essential for reliable perception in autonomous vehicles. Still, it remains challenging due to factors such as mechanical vibrations and cumulative sensor drift in dynamic environments. This paper presents RLCNet, a novel end-to-end trainable deep learning framework for the simultaneous online calibration of these multimodal sensors. Validated on real-world datasets, RLCNet is designed for practical deployment and demonstrates robust performance under diverse conditions. To support real-time operation, an online calibration framework is introduced that incorporates a weighted moving average and outlier rejection, enabling dynamic adjustment of calibration parameters with reduced prediction noise and improved resilience to drift. An ablation study highlights the significance of architectural choices, while comparisons with existing methods demonstrate the superior accuracy and robustness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: LiDAR、RADAR、カメラセンサーの正確な外部キャリブレーションは、自動運転車における信頼性の高い認識に不可欠である。 しかし、力学振動や累積センサドリフトなどの動的環境における要因により、依然として困難である。 本稿では,これらのマルチモーダルセンサのオンライン校正を同時に行うための,エンドツーエンドのトレーニング可能な新しいディープラーニングフレームワークであるRCCNetを提案する。 実世界のデータセットで検証されたRCCNetは、実用的なデプロイメント用に設計されており、多様な条件下での堅牢なパフォーマンスを示している。 リアルタイム動作を支援するために、重み付けされた移動平均と降圧拒絶を組み込んだオンラインキャリブレーションフレームワークを導入し、予測ノイズの低減によるキャリブレーションパラメータの動的調整と、ドリフトに対するレジリエンスの向上を実現した。 一方,既存手法との比較では,提案手法の精度とロバスト性に優れていた。

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