单值值分解 (SVD) 方法用于LiDAR和摄像头传感器融合和模式匹配算法
Kaiqiao Tian1, Meiqi Song2, Ka C Cheok1
1Electrical and Computer Engineering, Oakland University, Rochester, MI 48309, USA.
本研究介绍了一种使用单值分解 (SVD) 和梯度下降 (GD) 的无目标算法,以精确对准自动驾驶汽车的LiDAR和摄像头数据. 该方法显著提高了传感器的融合精度,将错误减少到一个像素以下.
科学领域:
- 机器人技术和自主系统
- 计算机视觉 计算机视觉
- 传感器融合式传感器
背景情况:
- 激光雷达和摄像头对于自动驾驶汽车 (AV) 是至关重要的,提供补充深度和视觉数据.
- 有效的多传感器融合受到分辨率,数据格式和视角差异的阻碍.
- 现有的校准方法通常需要手动目标,这对于动态的AV环境来说是不切实际的.
研究的目的:
- 开发一个强大的,无目标的算法,用于对准LiDAR和摄像头数据在AVs.
- 为了应对校准漂移引起的多传感器聚变方面的挑战.
- 提高传感器融合的准确性和可靠性,以实现实时感知.
主要方法:
- 一个使用单值分解 (SVD) 和梯度下降 (GD) 的新型模式匹配算法.
- 在投影的LiDAR点云和2D图像段之间对准几何特征 (轮,凸的船体).
- 计算一个最佳的转换矩阵用于旋转,转换和尺度校正.
主要成果:
- 在车载平台上实现了高达85%的调整精度改进.
- 将最终投影误差降低到不到1像素.
- 证明了一种实际的解决方案,可以保持跨传感器对齐,尽管校准漂移.
结论:
- 拟议的SVD-GD框架允许对LiDAR-摄像头融合进行强大的无目标校准.
- 这种方法为容易受到校准漂移的自动驾驶应用提供了可靠的传感器融合.
- 允许实时感知系统在不需要频繁重新校准的情况下运行稳健.
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