MEMROC: Multi-Eye to Mobile RObot Calibration

要約

この論文では、移動ロボットの基準フレームに対して複数のカメラを正確に校正するプロセスを簡素化する、新しいモーションベースの校正方法である MEMROC (Multi-Eye to Mobile RObot Calibration) について説明します。
MEMROC は既知のキャリブレーション パターンを利用して、最適化プロセス中に少ない画像数で正確なキャリブレーションを容易にします。
さらに、包括的な 6-DoF 外部キャリブレーションのために堅牢な接地面検出を活用し、完全なカメラの姿勢を推定するのに苦労する多くの既存の方法の重大な制限を克服します。
提案された方法は、日常の使用、操作調整、または移動ロボットの動きによる振動によってカメラがわずかに移動したり位置が変化したりする可能性がある動的環境における頻繁な再キャリブレーションの必要性に対処します。
MEMROC は、ノイズの多いオドメトリ データに対して顕著な堅牢性を示し、必要なキャリブレーション入力データは最小限です。
この組み合わせにより、移動ロボットが関与する日常業務に非常に適しています。
合成データと実際のデータの両方に対する包括的な一連の実験により、精度、堅牢性、使いやすさの点で既存の最先端の手法を上回る MEMROC の効率性が証明されています。
さらなる研究を促進するために、コードを https://github.com/davidea97/MEMROC.git で公開しました。

要約(オリジナル)

This paper presents MEMROC (Multi-Eye to Mobile RObot Calibration), a novel motion-based calibration method that simplifies the process of accurately calibrating multiple cameras relative to a mobile robot’s reference frame. MEMROC utilizes a known calibration pattern to facilitate accurate calibration with a lower number of images during the optimization process. Additionally, it leverages robust ground plane detection for comprehensive 6-DoF extrinsic calibration, overcoming a critical limitation of many existing methods that struggle to estimate the complete camera pose. The proposed method addresses the need for frequent recalibration in dynamic environments, where cameras may shift slightly or alter their positions due to daily usage, operational adjustments, or vibrations from mobile robot movements. MEMROC exhibits remarkable robustness to noisy odometry data, requiring minimal calibration input data. This combination makes it highly suitable for daily operations involving mobile robots. A comprehensive set of experiments on both synthetic and real data proves MEMROC’s efficiency, surpassing existing state-of-the-art methods in terms of accuracy, robustness, and ease of use. To facilitate further research, we have made our code publicly available at https://github.com/davidea97/MEMROC.git.

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