CROON：道路场景中多激光雷达的自动标定与精化方法

基于传感器的环境感知是自动驾驶系统的重要组成部分。为了获得对周围环境的优异感知，智能系统会配置多个LiDAR（3D光探测与测距）以覆盖车辆的远近距离空间。感知的精度依赖于传感器标定的质量。本研究旨在为通用道路场景中的多LiDAR系统开发一种准确、自动且鲁棒的标定策略。因此我们提出CROON（道路场景中自动多LiDAR标定与精化方法，automatiC multi-LiDAR CalibratiOn and Refinement method in rOad sceNe），一种包含粗标定与精化标定两阶段的方法。第一阶段可从任意初始位姿标定传感器，第二阶段能够迭代地精确标定传感器。具体而言，CROON利用道路场景的自然特征，使其具有独立性且易于在大规模条件下应用。在真实世界与仿真数据集上的实验结果证明了我们方法的可靠性与准确性。所有相关数据集合代码已在Github网站 https://github.com/OpenCalib/LiDAR2LiDAR 开源。