论文地址: http://arxiv.org/pdf/2003.04260v1.pdf
代码: 公众号回复:09020302626
来源: 日本国家先进工业科学技术研究所
论文名称:SOIC: Semantic Online Initialization and Calibration for LiDAR and Camera
原文作者:Weimin Wang
内容提要
本文提出了一个基于语义分割的激光雷达和相机的实时外参标定算法,被命名为SOIC。过去的标定算法通常需要一个鲁棒的先验初值用于优化处理,才能进行工作。本文提出使用语义分割结果的中心,将初始化问题转化为透视投影点(PnP)问题,从而消除了这种限制标定算法中的初始化问题。当前的对于如何求解PnP已经有了成熟的解决方案。由于点云的语义质心通常不能与对应图像的语义质心精确匹配,即使经过非线性的细化处理,也不能显著的提高标定参数的精度。因此本文基于点云和图像数据的语义元素的对应约束关系,构建了代价函数。然后,通过最小化代价函数来估计最优外参。我们使用KITTI语义分割数据和传感器的外参真值数据进行了测试,实验结果表明与传统的基于初始化策略的标定算法相比,本文提出的算法在可行性和准确上都可以满足要求。
主要框架及实验结果
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