Abstract-Den kombinerade användningen av 3D-skanning lasrar med 2D-kameror har blivit allt populärare i mobila robotik, eftersom de glesa djup mätningar av den förra ökar tät färginformation av den senare. Sensorfusion kräver exakta 6-DOF transformer mellan sensorerna, men handmätning av dessa värden är tröttsamt och felaktigt. Dessutom kan autonoma robotar göras obrukbara om deras sensorers kalibreringar ändras över tiden. Men tidigare publicerade kameralaserkalibreringsalgoritmer är endast offline, vilket kräver betydande mängder data och/eller specifika kalibreringsmål. De kan därför inte korrigera kalibreringsfel som uppstår under drift i realtid. I detta dokument introducerar vi två nya realtidstekniker som möjliggör kameralaserkalibrering online, automatiskt och i godtyckliga miljöer. Den första är en probabilistisk övervakningsalgoritm som kan upptäcka en plötslig felkalibrering på en bråkdel av en sekund. Den andra är en kontinuerlig kalibrering optimerare som justerar transform offset i realtid, spårning gradvis sensor drift som det inträffar. Även om kalibreringsmålet inte är globalt konvext och inte kan optimeras i realtid, är det i praktiken alltid lokalt konvext runt det globala optimala, och nästan överallt annars. Således kan den lokala formen av den objektiva funktionen vid de aktuella parametrarna användas för att avgöra om sensorerna är kalibrerade, och tillåter parametrarna att justeras gradvis för att upprätthålla den globala optimal. I flera online experiment på tusentals ramar i verkliga markörlösa scener, vår metod upptäcker automatiskt felkalibreringar inom en sekund av felet överstiger.25 deg eller 10cm, med en noggrannhet på 100%. Dessutom kan rotationsgivare drift spåras i realtid med ett medelvärde fel på bara.10 deg. Tillsammans möjliggör dessa tekniker betydligt större flexibilitet och anpassningsförmåga hos robotar i okända och potentiellt hårda miljöer.
Levinson m.fl. REF introducerar tekniker som möjliggör kameralaserkalibrering online, automatiskt och i godtyckliga miljöer, med hjälp av en probabilistisk övervakningsalgoritm.
Automatic Online Calibration of Cameras and Lasers
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}