Abstract-I detta dokument presenterar vi en probabilistisk ram för att återställa de extrinsiska kalibreringsparametrarna i ett lidar-IMU-analyssystem. Till skillnad från globalt skimrande kameror tar inte lidars enstaka ögonblicksbilder av miljön. Istället, Lidars samla en följd av 3D-punkter som i allmänhet grupperas i skanningar. Om dessa punkter antas uttryckas i en gemensam ram blir detta ett problem när sensorn rör sig snabbt i miljön och orsakar rörelseförvrängning. Den grundläggande idén med vårt föreslagna ramverk är att använda preintegration över interpolerade tröghetsmätningar för att karakterisera rörelseförvrängningen vid varje lidarskanning. Genom att använda en uppsättning plan som kalibreringsmål använder den föreslagna metoden dessutom distanser från lidar till plan för att gemensamt kalibrera och lokalisera systemet med hjälp av optimering på manifold. Kalibreringen är inte beroende av ett fördefinierat mål eftersom godtyckliga plan detekteras och modelleras i den första lidarskannern. Simulerade och verkliga data används för att visa den föreslagna metodens effektivitet.
Vårt tidigare arbete REF föreslog en kalibreringsprocess baserad på ett enkelt kalibreringsmål (en uppsättning plan).
3D Lidar-IMU Calibration Based on Upsampled Preintegrated Measurements for Motion Distortion Correction
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}