Extrinsic Infrastructure Calibration Using the Hand-Eye Robot-World Formulation

要約

私たちは、複数のセンサーとターゲットを同時にサポートする、ハンドアイロボットの世界の問題を解決するための、確実に世界的に最適なアプローチを提案します。
さらに、この定式化を利用して、インフラストラクチャ センサーの地理参照キャリブレーションを推定します。
インフラストラクチャのセンサーによって記録される車両の動きはほとんど平面的なものであるため、追加の知識を組み込むことなく、ハンドアイロボットの世界の問題に対する独自の解決策を得るのは不可能です。
したがって、独自の解決策を生み出すために、事前の知識、つまりキャリブレーションターゲットの変換ノルムを含めるように提案した方法を拡張します。
私たちのアプローチは、シミュレートされたデータと現実世界のデータで最先端の結果を達成します。
特に現実世界の交差点データでは、変換ノルムを利用したアプローチが正確な結果を提供する唯一の方法です。

要約(オリジナル)

We propose a certifiably globally optimal approach for solving the hand-eye robot-world problem supporting multiple sensors and targets at once. Further, we leverage this formulation for estimating a geo-referenced calibration of infrastructure sensors. Since vehicle motion recorded by infrastructure sensors is mostly planar, obtaining a unique solution for the respective hand-eye robot-world problem is unfeasible without incorporating additional knowledge. Hence, we extend our proposed method to include a-priori knowledge, i.e., the translation norm of calibration targets, to yield a unique solution. Our approach achieves state-of-the-art results on simulated and real-world data. Especially on real-world intersection data, our approach utilizing the translation norm is the only method providing accurate results.

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