Improved Vehicle LiDAR Calibration With Trajectory-Based Hand-Eye Method
Notice bibliographique
Résumé
In unmanned vehicles, LiDARs and GPS/INSs are the most popular sensors to achieve perception and positioning. Precise calibration of the extrinsic parameters between the LiDAR and the GPS/INS is necessary for a successful implementation of sensor fusion. The extrinsic transformation between the LiDAR and GPS/INS is 6D ($x$,$y$,$z$,$yaw$,$pitch$,$roll$), but the motion of a vehicle is mainly 3D ($x$,$y$,$yaw$). The problem is to calculate the 6D extrinsic parameters with the limitation of 3D motion (plane constraint). The solution to this problem has been breaking the plane constraint by designing specific vehicle motions. This paper proposes a new method, a trajectory-based hand-eye calibration method, which makes full use of the large range of unmanned vehicles. The trajectories with large and small ranges are used to solve the rotation and translation, respectively. It is proved that the extrinsic parameters can be solved when the trajectory range of the unmanned vehicle is sufficiently large. The method proposed is tested with simulation, custom and KITTI datasets, and compared with the state-of-the-art methods. The results demonstrate that the accuracy and efficiency of the method proposed are comparable to the state of the art methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».