FlowCalib：利用场景流进行激光雷达与车辆间的失准检测
计算机视觉与模式识别
2026-02-02 v1 机器人学
摘要
精确的传感器与车辆标定对于安全自动驾驶至关重要。激光雷达传感器的角度失准可能导致自主运行期间出现安全关键问题。然而，当前方法主要关注修正传感器间误差，而未考虑首先导致这些误差的单个传感器失准。我们提出FlowCalib，这是首个利用静态物体场景流中的运动线索检测激光雷达与车辆间失准的框架。我们的方法利用了由旋转失准在从连续3D点云生成的流场中引起的系统性偏差，无需额外传感器。该架构集成了用于流估计的神经场景流先验，并包含一个双分支检测网络，该网络融合了学习到的全局流特征与手工设计的几何描述符。这些组合表示使系统能够执行两个互补的二分类任务：一个全局二值决策指示是否存在失准，以及独立的、特定轴的二值决策指示每个旋转轴是否失准。在nuScenes数据集上的实验证明了FlowCalib稳健检测失准的能力，为传感器与车辆间失准检测建立了基准。
引用
@article{arxiv.2601.23107,
title = {FlowCalib: LiDAR-to-Vehicle Miscalibration Detection using Scene Flows},
author = {Ilir Tahiraj and Peter Wittal and Markus Lienkamp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.23107},
year = {2026}
}