基于联合优化的无目标地面车辆多LiDAR与GNSS辅助INS的外参标定
机器人学
2025-07-14 v1
摘要
多LiDAR传感器与GNSS辅助惯性导航系统（GINS）之间精准的外参标定对于实现智能采矿环境中的可靠传感器融合至关重要。该标定通过将车载传感器感知数据对齐到统一的全局参考坐标系，实现车辆与路面协作。然而，现有方法往往依赖人工目标、重叠视场或精确轨迹估计，这些假设在实际应用中可能不成立。此外，采矿车辆的平面运动导致可观测性问题，影响标定性能。本文提出一种无需重叠传感器视场或外部目标的无目标外参标定方法。该方法基于已知的GINS单元安装高度建立观测模型，以约束平面运动下的不可观测标定参数。开发了联合优化框架，用于整合由几何对应关系和运动一致性派生出的多种约束，以细化外参参数和GINS轨迹。该方法适用于异构LiDAR配置，包括机械式和固态传感器。大量在仿真和真实世界数据集上的实验表明，该方法在多样化的传感器配置下具有良好的精度、鲁棒性和实际适用性。
引用
@article{arxiv.2507.08349,
title = {Joint Optimization-based Targetless Extrinsic Calibration for Multiple LiDARs and GNSS-Aided INS of Ground Vehicles},
author = {Junhui Wang and Yan Qiao and Chao Gao and Naiqi Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.08349},
year = {2025}
}