基于多特征边缘的单次自动 LiDAR 与相机外参标定方法
机器人学
2024-09-04 v1
摘要
本文提出了 MFCalib，一种 innovative 的 LiDAR 与 RGB 相机外参标定技术，可在无目标环境下通过单次数据捕获实现自动化。该方法的核心在于利用丰富的边缘信息，显著提升标定精度和鲁棒性。具体而言，我们提取深度连续边缘和深度不连续边缘，以及平面上的强度不连续边缘。这种全面的边缘提取策略确保我们仅通过一次数据收集即可实现精确标定，即使在复杂多变的环境中也能做到。针对深度不连续边缘的不确定性，我们深入研究了 LiDAR 与相机的物理测量原理，开发了光束模型，有效缓解了由 LiDAR 光束引起的边缘膨胀问题。广泛的实验结果表明，MFCalib 在各种场景下均优于现有的领先无目标标定方法，实现和常常超过单次采集中多场景标定的精度。为支持社区发展，我们将代码发布在 GitHub 上作为开源项目。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.00992,
title = {MFCalib: Single-shot and Automatic Extrinsic Calibration for LiDAR and Camera in Targetless Environments Based on Multi-Feature Edge},
author = {Tianyong Ye and Wei Xu and Chunran Zheng and Yukang Cui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.00992},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 10 figures, accepted by IROS2024