OmniColor：一种用于点云着色的 LiDAR-360相机融合全局相机位姿优化方法
计算机视觉与模式识别
2024-09-27 v2 机器人学
摘要
彩色点云作为一种简单高效的 3D 表示，在机器人导航和场景重建等各个领域具有诸多优势。这种表示现在通常用于依赖相机和 LiDAR 的 3D 重建任务中。然而，在许多现有框架中，来自这两类传感器的数据融合效果不佳，导致建图结果不理想，这主要是由于相机位姿不准确。本文提出了 OmniColor，一种使用独立 360 度相机为点云着色的新颖高效算法。给定基于 LiDAR 的点云和具有初始粗略相机位姿的全景图像序列，我们的目标是联合优化所有帧的位姿，以将图像映射到几何重建上。我们的流程以即插即用方式工作，不需要任何特征提取或匹配过程。相反，我们通过直接最大化 LiDAR 地图的光度一致性来寻找最佳位姿。在实验中，我们表明我们的方法能够克服全向图像的严重视觉畸变，并充分利用 360 度相机的宽视场（FOV），从而准确稳定地重建各种场景。代码将发布于 https://github.com/liubonan123/OmniColor/。
关键词
引用
@article{arxiv.2404.04693,
title = {OmniColor: A Global Camera Pose Optimization Approach of LiDAR-360Camera Fusion for Colorizing Point Clouds},
author = {Bonan Liu and Guoyang Zhao and Jianhao Jiao and Guang Cai and Chengyang Li and Handi Yin and Yuyang Wang and Ming Liu and Pan Hui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.04693},
year = {2024}
}
备注
2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)