Robuste und genaue extrinsische Kalibrierung von LiDAR-Sensoren mit GMM-basierter gemeinsamer Registrierung

Core Concepts

Eine GMM-basierte gemeinsame Registrierungsmethode wird vorgestellt, um die Robustheit und Genauigkeit des extrinsischen Kalibrierungsprozesses von LiDAR-Sensoren zu erhöhen.

Abstract

Die Studie präsentiert einen Ansatz zur extrinsischen Kalibrierung von LiDAR-Sensoren, der eine GMM-basierte gemeinsame Registrierungsmethode verwendet. Im Vergleich zu gängigen ICP-Algorithmen zeigt der vorgestellte Ansatz eine höhere Robustheit und Genauigkeit bei der Kalibrierung.
In Simulationsexperimenten und Realweltversuchen wird der Ansatz evaluiert und mit ICP-Varianten verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die GMM-basierte Methode weniger Fehlkalibrierungen aufweist und eine genauere Ausrichtung der Sensoren ermöglicht, insbesondere bei größeren Entfernungen.
Der Vorteil des Ansatzes ist, dass er ohne zusätzliche Vorverarbeitungs- oder Verfeinerungsschritte auskommt und allein auf der Registrierungsmethode basiert. Außerdem kann durch die Rekonstruktion des Kalibrierziels eine Plausibilitätsprüfung des Kalibrierergebnisses durchgeführt werden.

Stats

Die mittleren Euler-Winkel- und Translationsfehler der verschiedenen Algorithmen sind in Tabelle II dargestellt.
Die mittleren Positionsfehler δXr in x-, y- und z-Richtung nach Gleichung (5) sind in Abbildung 6 gezeigt.
Die L2-Norm-Abstände zwischen den durch L2
L1T und L2
e
L1T−1
r,j transformierten Punktwolken in Abhängigkeit der Entfernung in x-Richtung sind in Abbildung 7 dargestellt.

Quotes

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Key Insights Distilled From

GMMCalib

by Ilir Tahiraj... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03427.pdf

Deeper Inquiries

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