IMU-based Online Multi-lidar Calibration

要約

最新の自律システムは通常、認識のために複数のセンサーを使用します。
最高のパフォーマンスを得るには、正確で信頼性の高い外部キャリブレーションが必要です。
この研究では、オドメトリ推定や基準マーカーを必要とせずに、車両上の複数の LIDAR を外部キャリブレーションするための信頼できる技術を提案します。
まず、私たちの方法は、各 LIDAR と同じ場所にある IMU の生の信号を照合することにより、外部関数の初期推定を生成します。
この最初の推定は、ICP と点群フィーチャのマッチングで使用され、この推定が改良および検証されます。
さらに、可観測性基準を使用して、すべての測定値を比較するのではなく、相互情報量が最も高い IMU 測定値のサブセットを選択できます。
Scania のテスト車両から収集したデータを使用して、方法論を検証することに成功しました。

要約(オリジナル)

Modern autonomous systems typically use several sensors for perception. For best performance, accurate and reliable extrinsic calibration is necessary. In this research, we propose a reliable technique for the extrinsic calibration of several lidars on a vehicle without the need for odometry estimation or fiducial markers. First, our method generates an initial guess of the extrinsics by matching the raw signals of IMUs co-located with each lidar. This initial guess is then used in ICP and point cloud feature matching which refines and verifies this estimate. Furthermore, we can use observability criteria to choose a subset of the IMU measurements that have the highest mutual information — rather than comparing all the readings. We have successfully validated our methodology using data gathered from Scania test vehicles.

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