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eWand:一种面向宽基线帧式与事件式相机系统的标定框架

机器人学 2024-04-04 v2 计算机视觉与模式识别

摘要

精确标定对于使用多相机精确三角测量物体位置至关重要。然而,它也是一个耗时的过程,且需在相机每次位移后重复进行。标准方法是使用具有已知几何形状的打印图案来估计相机的内参与外参。相同思路可应用于事件式相机,尽管需要额外工作。通过从事件重建帧,可检测打印图案。也可在屏幕上显示闪烁图案,随后直接从事件中检测该图案。此类标定方法可为帧式与事件式相机提供精确的内参标定。然而,对于具有高度不同视角与宽基线的多相机外参标定,使用2D图案存在若干局限。2D图案仅能从单一方向检测,且需具有显著尺寸以补偿其与相机的距离。这使得外参标定耗时且繁琐。为克服这些局限,我们提出eWand,一种使用不透明球体内闪烁LED而非打印或显示图案的新方法。我们的方法提供了一种更快、更易用的外参标定途径,且对事件式与帧式相机均保持高精度。

关键词

引用

@article{arxiv.2309.12685,
  title  = {eWand: A calibration framework for wide baseline frame-based and event-based camera systems},
  author = {Thomas Gossard and Andreas Ziegler and Levin Kolmar and Jonas Tebbe and Andreas Zell},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12685},
  year   = {2024}
}

备注

Accepted for 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2024). Project web page: https://cogsys-tuebingen.github.io/ewand/