RGB-D相机的鲁棒内参与外参标定
计算机视觉与模式识别
2018-10-22 v2 机器人学
摘要
彩色-深度相机（RGB-D相机）已成为大多数机器人系统（从服务机器人到工业机器人应用）的主要传感器。典型的消费级RGB-D相机提供的粗粒度内参和外参标定通常无法满足许多机器人应用（例如高精度三维环境重建与建图、高精度物体识别与定位等）所需的精度要求。本文提出一种人性化、可靠且准确的标定框架，能够轻松估计通用彩色-深度传感器对的内参和外参。我们的方法基于一种新颖的双分量误差模型。该模型统一了基于不同技术（如结构光三维相机和飞行时间相机）的RGB-D对的误差来源。与其他最先进系统相比，我们的方法具有若干重要优势：通用性强（即适用于不同类型传感器）、基于简便稳定的标定流程、提供更高的标定精度，并且已在ROS机器人框架中实现。我们报告了详细的实验验证与性能比较以支持我们的论述。
引用
@article{arxiv.1701.05748,
title = {Robust Intrinsic and Extrinsic Calibration of RGB-D Cameras},
author = {Filippo Basso and Emanuele Menegatti and Alberto Pretto},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.05748},
year = {2018}
}