BriefGPT - AI 论文速递
·
YOCO：一次校准，准确获取激光雷达 - 摄像头系统的外参
💡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文提出了一种新颖的LiDAR-摄像机系统自动外参标定方法，通过引入外参参数和构建共平面约束解决外参标定问题，实现了自动精确的标定。实验证明该方法的卓越性能，平均旋转和平移标定误差分别小于0.05度和0.015m。该方法为一步自动精确的外参标定提供了可能。
🎯
关键要点
- 精确的外参标定对多传感器融合系统的长期稳定性和环境感知至关重要。
- 提出了一种新颖的LiDAR-摄像机系统完全自动外参标定方法。
- 该方法绕过了对应点注册的需求，通过引入外参参数和构建共平面约束解决外参标定问题。
- 实验证明该方法的卓越性能，平均旋转和平移标定误差分别小于0.05度和0.015m。
- 该方法为一步自动精确的外参标定提供了可能，强调了标定算法在增强系统标定自动化和精度方面的潜力。
🏷️
标签
➡️
