Calibration of an Integrated Robotic Multimodal Range Scanner
Notice bibliographique
Résumé
Collecting dense range measurements in uncontrolled environments is a challenging problem, as the quality of the measurements is highly dependent on the lighting conditions and the texture of the target surfaces. This dependence affects the registration and data-fusion processes and, consequently, degrades the accuracy of the surface or occupancy models that are computed from the range measurements. Typical approaches to address this issue have concentrated on improving a specific type of range sensor. On the other hand, the overall quality of the sensing can also be enhanced through the development of a mechanism that combines the various range-sensing technologies to form a multimodal range sensor. The resulting problem of the merging datasets can then be solved in two ways: system calibration of the multimodal sensor or data fitting of all the datasets into a single model, of which the latter is more widely implemented. The lack of multimodal-system calibration approaches is due to their complicated and lengthy nature, where individual calibration procedures must be applied to each subsystem and then applied between the subsystems of the multimodal range sensor. This paper proposes a technique to alleviate the problems encountered in a multimodal-system calibration. Straightforward and generic guidelines for the calibration are defined and applied to an in-house integrated multimodal system built from a laser-range-finder system, two structured-lighting systems, and a stereovision system. The system's intracalibration and intercalibration processes are detailed. Reconstructed renderings of the datasets collected with the calibrated multimodal range sensor, without the use of data fitting, are also presented. From these results, the potential benefits of multimodal calibration over the computationally intensive data-fitting methods and the advantages of merging the subsystem's strengths to complement other subsystem's weaknesses are put in evidence
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».