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J-GLOBAL ID：202002222781390063   整理番号：20A2144830

センサ意味情報によるオンラインCamera-LiDARキャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Online Camera-LiDAR Calibration with Sensor Semantic Information

著者 (3件)： Zhu Yufeng (Pony.ai) ,  Li Chenghui (Pony.ai) ,  Zhang Yubo (Pony.ai)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICRA  ページ： 4970-4976  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： センサデータ融合の重要なステップとして,センサ較正は,自律車両やAR/VRのような多くの切削エッジマシンビジョンアプリケーションにおいて極めて重要な役割を果たす。既存の技術は,非常に大量の手動作業と複雑な設定を必要とするか,または,最適でない結果を生じる傾向がある。本論文では,RGBカメラの外因性較正と光検出と測距(LiDAR)センサを検討し,屋外環境を知覚する自律車両で最も広く使用されたセンサーの2つである。特に,前述の2つのセンサ間の最適剛体運動変換を自動的に計算し,環境設定を調整せずに知覚データの相互情報を最大化するオンラインキャリブレーション技術を導入した。意味的特徴に基づく新しいキャリブレーション品質メトリックによる最適化問題としてキャリブレーションを定式化することにより,実時間で時間同期カメラとLiDARフレームのペアを成功裡に,ロバストに整列させた。いくつかの自律運転タスクに関して,著者らの方法は,ロバスト性と精度に関して,最先端のエッジ特徴ベースの自動キャリブレーション手法より優れている。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *カメラ ,  最適化問題 ,  切削 ,  距離測定 ,  センサ ,  光検出 ,  定式化 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 自律性 ,  屋外環境 ,  実時間 ,  *オンライン ,  ホップ数 ,  自動キャリブレーション ,  RGBカメラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味情報 ,  オンライン ,  LIDAR ,  キャリブレーション