Nov, 2023

P2O-Calib: 使用点对空间遮挡关系进行相机 - LiDAR 标定

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TL;DR基于三维空间中的遮挡关系，提出了一种新颖的无标定目标方法，该方法基于二维 - 三维边缘点提取。通过提取的二维 - 三维点对，进一步提出了一种遮挡引导的点匹配方法，该方法提高了校准准确性并降低了计算成本。在 KITTI 数据集上 qualitatively 和 quantitatively 评估了方法的性能，结果表明我们的方法优于现有的无标定方法，实现了低误差和高鲁棒性，可应用于依赖高质量相机 - LiDAR 标定的实际应用。
sensorscalibrationautonomous drivingrobotics2d-3d edge point extraction
发现论文，激发创造
  • PseudoCal: 基于深度学习的无初始化相机 - LiDAR 自标定方法

    PseudoCal 是一种基于伪激光雷达概念的新型自校准方法，在自动驾驶车辆和移动机器人的上下文和约定中，能够独立于初始参数估计一次性完成校准，并解决现有方法无法解决的极端情况。

    Sep, 2023

  • SceneCalib: 自动无标定目标的边缘计算机视觉和激光雷达校准

    本文介绍了 SceneCalib 这一新颖的方法，该方法能够同时自我校准多摄像头与激光雷达传感器之间的外参和内参，无需专门设计标定目标和人为干预，能够适应许多户外环境。此外，该方法还能够通过明确交叉摄像头约束来确保摄像头到激光雷达的外参和摄像头到摄像头的外参是一致的。

    Apr, 2023

  • MonoPair: 使用成对空间关系的单目 3D 物体检测

    本文提出了一种考虑成对样本关系来改进单目三维物体检测的方法，包括计算对象对之间的不确定性感知预测和利用非线性最小二乘方法对其进行优化，实验结果表明，该方法在 KITTI 三维检测基准测试中表现最佳。

    Mar, 2020

  • 使用优化理论和自监督学习的物理和语义信息多传感器校准

    提出了一种基于自监督学习和直接在线优化的方法，通过将三项传感器（相机，雷达和激光雷达）的物理特性和语义信息，综合校准实现无目标的校准，以实现安全可靠的自动驾驶技术。

    Jun, 2022

  • 从混沌到校准：一种基于几何互信息的无目标相机 - LiDAR 外部标定方法

    无需训练数据、人工设计特征或离线优化的无目标外参校准算法，能够准确、精确且极其鲁棒地融合多个传感器的数据到共同的空间参考框架中，利用几何特征提供了稳健的用于相机 - 激光雷达外参校准的信息度量。

    Nov, 2023

  • RobustCalib：具有一致性学习的鲁棒激光雷达 - 相机外参标定

    在这篇论文中，我们提出了一种新的方法来解决激光雷达 - 相机外部参数标定问题，通过基于一致性学习的隐式重新标定，通过引入外观一致性损失和几何一致性损失来实现激光雷达和相机之间的一致性，进而提高对各种场景的适应性，并在推理过程中实现简单高效的表达，通过全面实验验证了我们的方法的准确性和鲁棒性，为进一步推动该领域的研究与开发，我们将发布我们的模型和代码。

    Dec, 2023

  • 基于伪激光雷达点云的单目 3D 目标检测

    提升单目深度学习算法中对于三维场景物体检测的表现，通过伪 LIDAR 点云实现与 LIDAR 算法的融合，最终在 KITTI 基准测试中取得了最优结果。

    Mar, 2019

  • 鱼眼相机和激光雷达连续在线外部标定

    所提出的算法通过使用常用的单目深度估计网络和激光雷达点云的几何距离之间的互信息作为外在校准的优化度量来不断自动更新车辆寿命周期内相机 - 激光雷达校准值，而无需校准目标、地面真实训练数据和昂贵的离线优化。

    Jun, 2023

  • 高精度在线无标志立体外参校准

    本文提出了一种实时的无标定板双目相机标定方法，该方法通过基于流形上的新型非线性优化将几何误差最小化，不需要时间特征对应性，对于动态场景的不变性和灯光变化具有鲁棒性和较快的运行速度，并通过在线实验展示了与离线基于标记的标定方法相当的精度。

    Mar, 2019

  • 基于 2D-3D 线对应的先前 LiDAR 地图中的单目相机定位

    本文提出了一种基于 2D-3D 线对应的高效单目相机在先前 LiDAR 地图中的定位方法，并使用位姿预测和离群值排除来优化相机位姿和 2D-3D 对应关系的投影误差，实验结果表明该方法可以在结构化环境中高效地估计相机位姿。

    Apr, 2020