用于3-DOF外标定的雷达和LiDAR图像翻译
机器人学
2024-03-28 v1
摘要
传感器数据集成在机器人领域至关重要，以充分利用所采用的各种传感器。一个关键方面是确定每个传感器之间的外标定参数，如相对变换。数据融合，例如雷达和LiDAR之间，可以在恶劣环境中提供显著好处，尤其是需要准确深度数据时。然而，雷达传感器数据中包含的噪声会使外标定估计具有挑战性。为此，我们提出了一种 novel 框架，用于雷达和LiDAR传感器的外标定，利用CycleGAN作为图像到图像翻译方法。我们的方法采用将雷达鸟瞰图图像翻译为LiDAR风格图像，以估计3-DOF外标参数。采用图像配准技术以及基于传感器里程计和B样条插值的去卷帘技术，用于处理旋转传感器中常见的滚动快门效应。我们的方法在MulRan数据集上显示出与基于滤波的方法相比，在外标定方面具有显著改进。
引用
@article{arxiv.2403.18358,
title = {Imaging radar and LiDAR image translation for 3-DOF extrinsic calibration},
author = {Sangwoo Jung and Hyesu Jang and Minwoo Jung and Ayoung Kim and Myung-Hwan Jeon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.18358},
year = {2024}
}