論文の概要: Calousel: Extrinsic Calibration of Non-overlapping Multi-camera Systems from Pure Rotation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25646v1
- Date: Wed, 24 Jun 2026 09:54:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.301798
- Title: Calousel: Extrinsic Calibration of Non-overlapping Multi-camera Systems from Pure Rotation
- Title（参考訳）: Calousel: 純回転による重複しないマルチカメラシステムの外部校正
- Abstract要約: 従来の目標ベース手法は、かなりの目標設定オーバーヘッドを課す。
動きに基づくアプローチは、代わりにドリフトエラー、あいまいさのスケール、動きの縮退に悩まされる。
本研究では,1つの静的キャリブレーション板のみを必要とする純粋回転運動を利用する新しいキャリブレーション法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.816762304840921
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Extrinsic calibration of multi-camera systems with non-overlapping FOVs has been a challenging problem in the robotics literature. Conventional target-based methods impose substantial target setup overhead, either deploying large calibration targets or requiring pre-measured multi-target poses. Motion-based approaches instead suffer from drift error, scale ambiguity, and motion degeneracy. Securing both accuracy and usability, we propose a novel calibration method that leverages pure rotational motion, requiring only a single static calibration board. The key idea is to make all cameras sequentially observe the same target under a shared geometric reference, even without overlapping views. To integrate these time-separated observations, we formulate the problem using a latent turntable frame and a 3D error on SE(3) within a global optimization framework. We validate the proposed method on both a controlled camera rig and a full-scale vehicle platform with heterogeneous cameras, and analyze robustness under non-ideal turntable motion. Extensive experiments show that our approach maintains competitive accuracy without specialized precision hardware, proving its strong suitability for realistic on-site deployments. Our code is publicly available here.
- Abstract（参考訳）: 重なり合わないFOVを持つマルチカメラシステムの外部キャリブレーションは、ロボティクスの文献において難しい問題となっている。
従来のターゲットベース手法では、大きなキャリブレーションターゲットを配置するか、事前に測定された複数ターゲットのポーズを必要とする。
動きに基づくアプローチは、代わりにドリフトエラー、あいまいさのスケール、動きの縮退に悩まされる。
精度とユーザビリティの両面から,1つの静的キャリブレーションボードのみを必要とする,純粋な回転運動を利用する新しいキャリブレーション手法を提案する。
キーとなるアイデアは、すべてのカメラが同じターゲットを同じ幾何学的基準の下で連続的に観察できるようにすることだ。
これらの時間分割観測を統合するために,グローバル最適化フレームワークにおいて,SE(3)上の潜在ターンテーブルフレームと3次元誤差を用いて問題を定式化する。
制御されたカメラリグと不均一なカメラを用いたフルスケール車両プラットフォームの両方において提案手法の有効性を検証し,非理想的なターンテーブル動作下でのロバスト性を解析した。
大規模な実験により,本手法は精度の高いハードウェアを使わずに競争精度を保ち,現実的なオンサイト展開に強い適合性を証明した。
私たちのコードはここで公開されている。
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