Continuous Target-free Extrinsic Calibration of a Multi-Sensor System from a Sequence of Static Viewpoints

要約

移動ロボットアプリケーションには、プラットフォーム上の個々のセンサーの幾何学的位置に関する正確な情報が必要です。
この情報は、固定参照座標系に対してセンサーがどのように回転および移動されるかを定義する外部キャリブレーションパラメーターによって提供されます。
誤ったキャリブレーションパラメータは、一般的なロボット推定タスクに悪影響を及ぼします。
SLAM。
この作業では、ロボットの動作中にキャリブレーションパラメータを継続的に推定するための新しい方法を提案します。
パラメータ推定は、複数の静的な視点からセンサーによって取得された点群のマッチングに基づいています。
したがって、私たちの方法は特別なキャリブレーションターゲットを必要とせず、測定値を点群に変換できるすべてのセンサーに適用できます。
2つのLIDARセンサー、3つのカメラ、およびイメージングレーダーセンサーで構成されるマルチセンサーシステムをキャリブレーションすることにより、この方法の適合性を示します。

要約(オリジナル)

Mobile robotic applications need precise information about the geometric position of the individual sensors on the platform. This information is given by the extrinsic calibration parameters which define how the sensor is rotated and translated with respect to a fixed reference coordinate system. Erroneous calibration parameters have a negative impact on typical robotic estimation tasks, e.g. SLAM. In this work we propose a new method for a continuous estimation of the calibration parameters during operation of the robot. The parameter estimation is based on the matching of point clouds which are acquired by the sensors from multiple static viewpoints. Consequently, our method does not need any special calibration targets and is applicable to any sensor whose measurements can be converted to point clouds. We demonstrate the suitability of our method by calibrating a multi-sensor system composed by 2 lidar sensors, 3 cameras, and an imaging radar sensor.

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