論文の概要: Two-Stage Extrinsic Calibration of a Static Line-Scanning Lidar with a Rotary Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.18578v1
• Date: Mon, 20 Jul 2026 23:19:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.274354
• Title: Two-Stage Extrinsic Calibration of a Static Line-Scanning Lidar with a Rotary Platform
• Title（参考訳）: 回転台を有する静的ライン走査ライダーの2段外装校正
• Abstract要約: 回転するベースプラットフォームを使用することは、オブジェクトを正確にスキャンまたは検査する必要がある産業アプリケーションにとって有望である。 プラットフォーム回転軸をライダー座標系に対して正確に識別するにはどうすればよいか? 本研究では,静的ライン走査ライダーに対する回転プラットフォームの回転軸の変形を静的かつ動的に推定する自動手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7340017786387767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A line-scanning lidar yields range and azimuth values in a fixed plane. To perceive surrounding objects in 3D, there must be relative motion between the lidar plane and the object. Thus, using a rotating base-platform is promising for industrial applications where objects need to be scanned or inspected precisely, and is the main focus of this work. In the rotary platform setup, a 3D point cloud of an object can be constructed if the axis of rotation and the precise motion about that axis are known. However, this setup gives rise to the following problem: how can the axis of rotation of the platform be accurately identified with respect to the lidar coordinate system? It is referred to as the calibration problem in the robotics community. Any inaccuracy in this transformation directly affects the quality of the reconstructed point cloud, leading to misrepresentation of the object of interest. In this work, we explore automated approaches to statically and dynamically estimate the transformation of a rotary platform's axis of rotation with respect to a static line-scanning lidar. The proposed algorithms have been validated on real-world datasets obtained from a custom made rotary platform and an FMCW lidar, and their convergence characteristics are studied for various initial conditions.
• Abstract（参考訳）: ライン走査ライダーは固定面における範囲と方位値を得る。 周囲の物体を3Dで知覚するには、ライダー面と物体の間に相対的な動きが必要である。 したがって、回転するベースプラットフォームを使用することは、オブジェクトを正確にスキャンまたは検査する必要がある産業アプリケーションにとって有望であり、この作業の主な焦点である。 回転台設定では、回転軸とその軸の正確な動きが分かっていれば、物体の3次元点雲を構築することができる。 しかし, この設定は, リダ座標系に対して, プラットフォーム回転軸を正確に識別するにはどうすればよいのかという問題を引き起こす。 これはロボティクスコミュニティの校正問題と呼ばれる。 この変換の不正確さは、再構成された点雲の質に直接影響を与え、興味の対象を誤って表現する。 本研究では,静的ライン走査ライダーに対する回転プラットフォームの回転軸の変形を静的かつ動的に推定する自動手法について検討する。 提案アルゴリズムは, カスタムメイドの回転台とFMCWライダーから得られた実世界のデータセットを用いて検証し, その収束特性について検討した。

関連論文リスト

• Vision-Aided Relative State Estimation for Approach and Landing on a Moving Platform with Inertial Measurements [36.94429692322632]
  本稿では,UAVと平面プラットフォーム間の相対的な位置,向き,速度を,接近・着陸時の任意の3次元運動によって推定する問題に対処する。 相対的な姿勢を再現するために,SO(3)上の補足フィルタを用いたカスケードオブザーバを提案し,続いて相対的な位置と速度推定のための線形リカティオブザーバを提案する。 提案したオブザーバの性能は、広範囲なシミュレーションによって検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-22T10:28:20Z)
• Two-Stage Camera Calibration Method for Multi-Camera Systems Using Scene Geometry [52.27010615715154]
  本稿では,マルチカメラトラッキングシステムのための2段階キャリブレーション手法を提案する。 第1段階では、自然幾何学的プリミティブの演算子のアノテーションに基づいて、個々のカメラの部分校正を行う。 第2段階では、投影された有効視野のインタラクティブな操作により、正確なシステム校正を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-04T16:47:39Z)
• Surfel-based 3D Registration with Equivariant SE(3) Features [34.796697445601914]
  ポイントクラウドの登録は、リモートセンシングやデジタル遺産のための3D再構成において、複数のローカルポイントクラウドの3D整合性を確保するために不可欠である。 本稿では,これらの問題に対処するための新しいサーベイルベースのポーズ学習回帰手法を提案する。 本手法は,仮想視点カメラパラメータを用いてLidar点雲からサーベイルを初期化し,明示的な$mathbfSE(3)$等変特徴を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-28T13:53:44Z)
• Leveraging 3D Geometric Priors in 2D Rotation Symmetry Detection [48.11373832295736]
  本稿では,中心軸を中心に回転する物体が変化しない回転対称性に着目する。 従来の手法は手作りの特徴マッチングに頼っていたが、最近の畳み込みニューラルネットワークに基づくセグメンテーションモデルは回転中心を検出するが、幾何学的整合性に苦慮している。 本研究では、3次元空間における回転中心と頂点を直接予測し、構造的整合性を維持しながら結果を2次元に投影するモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T05:02:16Z)
• 3D Equivariant Pose Regression via Direct Wigner-D Harmonics Prediction [50.07071392673984]
  既存の方法は、角度や四元数を用いて空間領域でパラメータ化された3次元回転を学習する。 本稿では,3次元回転回帰のためのWigner-D係数を直接予測する周波数領域アプローチを提案する。 提案手法は, ModelNet10-SO(3) や PASCAL3D+ などのベンチマーク上での最先端結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T12:50:38Z)
• VI-Net: Boosting Category-level 6D Object Pose Estimation via Learning Decoupled Rotations on the Spherical Representations [55.25238503204253]
  作業を容易にするために,VI-Netと呼ばれる新しい回転推定ネットワークを提案する。 球面信号を処理するために、SPAtial Spherical Convolutionの新たな設計に基づいて、球面特徴ピラミッドネットワークを構築する。 ベンチマークデータセットの実験により,提案手法の有効性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T05:47:53Z)
• Rotation-Invariant Transformer for Point Cloud Matching [42.5714375149213]
  我々は,回転不変変換器であるRoITrを導入し,点クラウドマッチングタスクにおけるポーズ変動に対処する。 本稿では,自己認識機構によって学習した,回転不変なクロスフレーム空間認識を備えたグローバルトランスフォーマーを提案する。 RoITrは、Inlier RatioとRegistration Recallの点で、既存のメソッドを少なくとも13と5のパーセンテージで上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T20:55:27Z)
• Stable Object Reorientation using Contact Plane Registration [32.19425880216469]
  本稿では,条件付き生成モデルを用いて回転空間におけるマルチモーダリティのモデル化において重要な課題を克服することを提案する。 我々のシステムは,実世界深度カメラで捉えたノイズや部分的に観測された点雲観測から操作することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T17:10:28Z)
• Geometry-Contrastive Transformer for Generalized 3D Pose Transfer [95.56457218144983]
  この研究の直感は、与えられたメッシュ間の幾何学的不整合を強力な自己認識機構で知覚することである。 本研究では,グローバルな幾何学的不整合に対する3次元構造的知覚能力を有する新しい幾何学コントラスト変換器を提案する。 本稿では, クロスデータセット3次元ポーズ伝達タスクのための半合成データセットとともに, 潜時等尺正則化モジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-14T13:14:24Z)
• Learning to Orient Surfaces by Self-supervised Spherical CNNs [15.554429755106332]
  3D表面の標準配向の定義と確実な発見は、多くのコンピュータビジョンとロボティクスアプリケーションにとって鍵となる。 点雲として表される曲面に対する頑健な正準方向の学習の実現可能性を示す。 提案手法は, 自己教師付き訓練手順により生データからこのような特徴マップを学習し, 入力点雲を学習正準方向に変換する回転を頑健に選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-06T11:43:57Z)
• On the Arbitrary-Oriented Object Detection: Classification based Approaches Revisited [94.5455251250471]
  まず,既存の回帰型回転検出器が抱える境界問題は,角周期性や角秩序によって引き起こされることを示した。 我々は、角予測タスクを回帰問題から分類問題に変換する。 得られた円形分布角分類問題に対して、まず、角度の周期性に対処し、隣り合う角度に対する誤差耐性を高めるために、円スムースラベル法を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T03:23:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。