論文の概要: CalibSwitch: Observation-Driven Camera-LiDAR Extrinsic Recovery and Selective Maintenance for Multimodal Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41352v1
- Date: Fri, 30 Oct 2026 07:14:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.640175
- Title: CalibSwitch: Observation-Driven Camera-LiDAR Extrinsic Recovery and Selective Maintenance for Multimodal Perception
- Title（参考訳）: CalibSwitch:マルチモーダル知覚のための観察駆動カメラ-LiDAR極端回復と選択的メンテナンス
- Abstract要約: CalibSwitchは観測駆動のフレームワークで、絶対的な外部リカバリと選択的な状態維持を分離する。
nuScenesでは、CAEGは0.248 mと5.884$circ$の平均翻訳と回転誤差を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.252028981207954
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Camera--LiDAR perception on mobile robots and intelligent vehicles depends on reliable sensor geometry throughout deployment. Installation variations create uncertainty in the initial extrinsics, while changing observation quality makes frame-wise estimates fluctuate during operation. This paper presents CalibSwitch, an observation-driven framework that separates absolute extrinsic recovery from selective state maintenance. A cross-modal absolute extrinsic generator (CAEG) combines projection-free bidirectional feature interaction with geometry-regularized learning to recover complete SE(3) candidates from image--point observations and coarse view context, without a supplied numerical initial transform. A selective recurrent calibration policy (SRCP) combines observation quality and temporal history to determine when a candidate should replace the working geometry consumed by a frozen multimodal detector. On nuScenes, CAEG achieves mean translation and rotation errors of 0.248 m and 5.884$^\circ$. Under sustained geometric transitions, SRCP reaches a mean composite error of 1.46 with 9.70\% candidate commitments, outperforming quality-based and temporal-consistency gating at comparable commitment rates. Relative to unconditional per-frame updating, it improves frozen-detector mAP and NDS by 1.43 and 0.92 points. Paired geometry--observation uncertainty tests, two real-vehicle platforms, and 13.5-FPS single-camera Jetson execution demonstrate the system value of selective geometric-state maintenance for continuous perception.
- Abstract（参考訳）: カメラ--LiDARによる移動ロボットとインテリジェントな車両の認識は、展開を通して信頼性の高いセンサー形状に依存している。
インストールのバリエーションは、初期外部に不確実性をもたらし、観察品質は変化し、運用中にフレームワイズ推定が変動する。
本稿では,絶対的外因性回復と選択的状態維持を分離する観測駆動型フレームワークCalibSwitchを提案する。
クロスモーダルな絶対外在的生成器(CAEG)は、プロジェクションフリーな双方向特徴相互作用と幾何正規化学習を組み合わせることで、供給された数値初期変換なしに、画像視点の観測と粗い視野のコンテキストから完全なSE(3)候補を復元する。
選択的リカレントキャリブレーションポリシ(SRCP)は、観測品質と時間的履歴を組み合わせて、凍ったマルチモーダル検出器によって消費される作業幾何学をいつ置き換えるべきかを決定する。
nuScenesでは、CAEGは0.248mと5.884$^\circ$の平均翻訳と回転誤差を達成する。
連続した幾何遷移の下では、SRCPは平均合成誤差 1.46 に達し、9.70 % の公約を達成し、品質ベースと時間一貫性を同等の公約率で上回っている。
フレーム単位の非条件更新とは対照的に、フリーズ検出器のmAPとNDSを1.43および0.92ポイント改善する。
ピアード幾何-観測の不確実性試験、2つの実車プラットフォーム、13.5-FPS単カメラジェットソン実行は、連続知覚のための選択的幾何状態維持のシステム価値を示す。
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