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PeLiCal: 通过穿透线进行有限共可见 RGB-D 相机的无目标外部标定
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
RGB-D相机在机器人感知中至关重要，能够生成带有深度数据的图像。这篇研究提出了一种新的基于线条的RGB-D相机系统校准方法，通过利用周围的长线特征，并使用一种新的收敛投票算法来滤除异常值，相对于现有方法实现了无需目标、实时和鲁棒性能。
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关键要点
- RGB-D相机在机器人感知中至关重要，能够生成带有深度数据的图像。
- RGB-D相机的有限视野常常需要多个相机来覆盖更大的区域。
- 在多相机RGB-D设置中，目标是减少相机重叠，以尽可能少的相机进行空间覆盖。
- 研究提出了一种新的基于线条的RGB-D相机系统校准方法。
- 该方法利用周围的长线特征，并使用新的收敛投票算法来滤除异常值。
- 相对于现有方法，该方法实现了无需目标、实时和鲁棒性能。
- 研究的实现已在GitHub上开源。
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