相机与固态激光雷达的鲁棒外参自标定
机器人学
2023-11-30 v1
摘要
本文提出一种用于单目相机与棱镜旋转式固态 LiDAR 对的外参标定方法。首先揭示了由花状扫描模式测得的点云的独特特征，即空点——一种位于前景目标与背景物体之间的离群点。不同于现有仅使用深度连续测量的方法，我们利用深度不连续测量以保留更多有效特征并高效去除空点。由此检测到的更多 3D 角点比通常包含更鲁棒的先验信息，其与重叠相机检测到的 2D 角点一起，并在所提出的圆度与矩度规则约束下，产生准确的外参估计。该算法通过真实现场实验采用定性与定量性能准则进行评估，并被发现优于现有算法。代码已在 GitHub 上公开。
引用
@article{arxiv.2302.06276,
title = {Robust Extrinsic Self-Calibration of Camera and Solid State LiDAR},
author = {Jiahui Liu and Xingqun Zhan and Cheng Chi and Xin Zhang and Chuanrun Zhai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.06276},
year = {2023}
}