Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Environment-Driven Online LiDAR-Camera Extrinsic Calibration

Created by
  • Haebom
Category
Empty

저자

Zhiwei Huang, Jiaqi Li, Hongbo Zhao, Xiao Ma, Ping Zhong, Xiaohu Zhou, Wei Ye, Rui Fan

개요

자율 로봇 시스템에서 멀티 모달 데이터 융합에 필수적인 LiDAR-카메라 외부 보정(LCEC)을 위한 환경 기반 온라인 보정 접근 방식인 EdO-LCEC를 제시한다. EdO-LCEC는 일반화 가능한 장면 판별자를 사용하여 특징 밀도를 추정하고, LiDAR 강도 및 깊이 특징을 추출하며, 구조적 및 텍스처 일관성을 활용하는 이중 경로 대응 매칭(DPCM)을 도입하여 3D-2D 대응을 얻는다. 또한 여러 뷰와 장면에 걸쳐 글로벌 제약 조건을 통합하는 공동 최적화 문제를 통해 보정 정확도를 향상시킨다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
맞춤형 보정 대상이나 고정된 장면 유형에 의존하는 기존 방법의 한계를 극복.
◦
일반화 가능한 장면 판별자를 사용하여 환경에 적응하는 온라인 보정 방식 제시.
◦
LiDAR와 카메라 간의 크로스 모달 특징 매칭을 위한 DPCM 도입.
◦
전반적인 정확도를 향상시키는 글로벌 제약 조건을 통합하는 공동 최적화 문제 정의.
◦
희소 점 구름이나 부분적으로 겹치는 센서 뷰 시나리오에서 우수한 성능 입증.
•
한계점:
◦
논문에 구체적인 한계점 언급 없음.
👍
Made with Slashpage