Core Concepts
Zwei neuartige Kalibrierungsmethoden für die räumlich-zeitlichen Parameter zwischen Kamera und globalen Pose-Sensor werden vorgestellt.
Abstract
Die Studie präsentiert zwei innovative Ansätze zur Schätzung der Kalibrierungsparameter zwischen Kamera und globalen Pose-Sensor. Eine Methode basiert auf Offline-Optimierung, während die andere eine Online-EKF-Schätzung nutzt. Die Observabilitätsanalyse zeigt, dass die Kalibrierungsparameter bei vollständiger Anregung durch 6DoF-Bewegungen beobachtbar sind. Realweltexperimente bestätigen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit beider Methoden. Die Fähigkeit zur Erfassung zeitlich variierender Parameter wird erfolgreich für die Online-Methode nachgewiesen.
1. Einleitung
Motion-Capture-Systeme sind für 6DoF-Positionsverfolgung weit verbreitet.
Potenzial von Motion-Capture-Systemen in der Computer Vision noch nicht vollständig genutzt.
2. Theoretische Grundlagen
Methoden zur räumlich-zeitlichen Kalibrierung in zwei Kategorien unterteilt: zielbasiert und ziellos.
Zielbasierte Methoden genauer, erfordern jedoch manuellen Aufwand.
3. Experimente
Validierung der Observabilitätsanalyse durch Simulation.
Realweltexperimente zeigen Genauigkeit und Konsistenz der Kalibrierungsmethoden.
4. Ergebnisse
Beide Methoden liefern genaue Kalibrierungsergebnisse.
Online-Methode erfolgreich bei Erfassung zeitlich variierender Parameter.
Stats
Die EuroC MAV-Datensätze enthalten Bodenwahrheitspositionen.
Die TUM-VI-Datensätze bieten Bilder und globale Pose-Messungen.
Quotes
"Die Kalibrierungsparameter sind bei vollständiger Anregung durch 6DoF-Bewegungen beobachtbar."