PMD Flexx2 深度相机噪声分析与建模：面向机器人应用
图像与视频处理
2024-12-20 v1 机器人学
摘要
基于时间飞行(ToF)的相机因其能够实时捕获3D信息的能力而成为敏捷移动机器人的必备工具。这些相机利用光信号精确测量距离，使机器人能够精准导航复杂环境。具有紧凑尺寸和轻便设计的创新深度相机，如最近发布的PMD Flexx2，特别适合移动机器人。在能够获取高帧率的同时捕获深度信息，这种创新传感器适用于机器人导航和地形制图等任务。该传感器 operates on ToF 测量原理，相较于经典基于立体视觉的深度相机具有多项优势。然而，ToF相机产生的深度图像受到来自多个来源的噪声的影响，这使得其仿真变得复杂。本文提出了对PMD Flexx2非系统性噪声的精确量化与建模。我们提出了关于轴向噪声和横向噪声的模型，假设为高斯分布。轴向噪声作为距离和入射角的函数进行建模，表明其平均库尔金-克里希纳 KL 发散仅为0.015 nats，反映出精确的噪声特征描述。横向噪声偏离高斯分布，我们保守地进行建模，得到满意的 KL 发散为0.0868 nats。这些结果验证了我们噪声模型的有效性，这些模型对于准确模拟传感器行为在虚拟环境中至关重要，能够显著缩小仿真-现实鸿沟在基于学习的控制方法中的差距。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.15040,
title = {Noise Analysis and Modeling of the PMD Flexx2 Depth Camera for Robotic Applications},
author = {Yuke Cai and Davide Plozza and Steven Marty and Paul Joseph and Michele Magno},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.15040},
year = {2024}
}
备注
Accepted by COINS 2024