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无标靶联合标定相机内参与LiDAR外参

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AI 综述

Simon Bultmann 等作者提出一种全自动、无需标靶的标定框架,可从原始图像和 LiDAR 扫描中联合估计相机内参、径向-切向畸变和相机-LiDAR 外参。作者称,该方法通过内参与畸变感知的对应学习,把基于深度像素点对应的标定从校正图像推广到原始相机,并在标定中迭代耦合对应预测与非线性优化。 在 KITTI 未见配置和三个真实机器人平台上的零样本评测显示,联合标定提升了外参精度,同时恢复了准确的内参。

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报道时间线

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10月28日
  1. arXiv cs.RO
    无需标靶的相机-LiDAR联合内外参标定方法

    作者提出一种全自动、无需标靶的框架,可从原始图像和 LiDAR 扫描中联合估计相机内参、径向-切向畸变和相机-LiDAR 外参。该方法通过内参与畸变感知的对应学习,把基于深度像素点对应的标定从校正图像推广到原始相机,并在标定中迭代耦合对应预测与非线性优化。在 KITTI 未见配置和三个真实机器人平台上的零样本评测显示,联合标定提升了外参精度,同时恢复了准确的内参。

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