Vi presenterar ett nytt, generiskt förhållningssätt till kalibreringen av djupsensorns inneboende som endast kräver förmågan att köra SLAM. I synnerhet krävs ingen specialiserad hårdvara, kalibreringsmål eller handmätning. Viktigt för detta tillvägagångssätt är tanken att vissa inneboende parametrar, som här identifieras som myopiska, styr snedvridningar som ökar med räckvidd. Vi demonstrerar dessa idéer om kalibreringen av de populära Kinect- och Xtion Pro Live RGBD-sensorerna, som vanligtvis uppvisar betydande djupförvrängning på mer än tre meters avstånd. Med hjälp av den myopiska egenskapen visar vi hur vi effektivt lär oss ett diskret rutnät med 32.000 djupmultiplikatorer som löser denna förvrängning. Jämfört med det mest likartade oövervakade kalibreringsarbetet i litteraturen är detta en 100-faldig ökning av det maximala antalet kalibreringsparametrar som tidigare lärts. Jämfört med den övervakade kalibreringsmetoden innebär arbetet i detta papper skillnaden mellan A) skriva ut en affisch av en checkerboard, montera den till ett stelt plan, och registrera data av det från många olika vinklar och intervall - en process som ofta kräver två personer eller upprepad användning av en speciell staffl -versus B) inspelning några minuter av data från omodifierade, naturliga miljöer. Detta är fördelaktigt både för individer som vill kalibrera sina egna sensorer och för en robot som behöver kalibreras automatiskt när de är ute på fältet. • föreslå en allmän, oövervakad egen kalibreringsmetod (CLAMS: Kalibrering, lokalisering och kartläggning, samtidigt) lämplig för många olika djup
För inre kalibrering av djupgivare, Teichmann et al. presentera en metod som kallas CLAMS (kalibrering, lokalisering och kartläggning samtidigt) REF.
Unsupervised Intrinsic Calibration of Depth Sensors via SLAM.
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}