Abstract-Medan billiga djupgivare blir allt mer allmänt förekommande, synfält och självocklusion begränsningar begränsa den information en enda sensor kan ge. För många applikationer kan man istället behöva ett nätverk av djupsensorer, registrerade på en gemensam världsram och synkroniserade i tid. Historiskt sett har en sådan inställning krävt en tråkig manuell kalibreringsprocedur, vilket gör det omöjligt att distribuera dessa nätverk i det fria, där rumsliga och temporala drift är vanliga. I detta arbete föreslår vi en helt oövervakad procedur för kalibrering av den relativa pose och tidsförskjutningar av ett par djupgivare. Så vi använder oss inte av ett explicit kalibreringsmål, eller någon avsiktlig aktivitet från en användares sida. Snarare använder vi den ostrukturerade rörelsen av objekt i scenen för att hitta potentiella korrespondenser mellan sensorparet. Detta ger en grov transform som sedan förfinas med en ocklusion-medveten energiminimering. Vi jämför våra resultat med den vanliga checkerboardtekniken och ger kvalitativa exempel på scener där en sådan teknik skulle vara omöjlig.
I REF uppskattades de extrinsiska parametrarna baserat på punktkorrespondenser som fastställts från ostrukturerad rörelse av objekt på scenen.
Unsupervised extrinsic calibration of depth sensors in dynamic scenes
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}