用于智驾车辆的相机-IMU外参监控

文章:Camera-IMU Extrinsic Calibration Quality Monitoring for Autonomous Ground Vehicles

作者:Xuesu Xiao , Yulin Zhang ,  Haifeng Li , Hongpeng Wang and Binbin Li

编辑:点云PCL

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摘要

传感器外参标定的高度准确性对于多个传感器的数据融合至关重要,例如相机和惯性测量单元(IMU)传感器套件。然而预先标定的外参可能由于外参干扰(例如车辆振动)而不再准确,这将导致自动驾驶车辆性能显著下降。现有的方法依赖于在线校准,无论外参是否实际发生更改或是否需要重新校准,这在计算上效率低下。在本文中提出了一种用于相机-IMU传感器套件的外参标定质量监控方法,以确定何时实际上需要重新校准。我们提出了一种有效的算法来检测稳健的道路图像特征,利用IMU数据捕获这些特征的不匹配,并通过三种常用的误差度量来量化外参标定误差。我们的算法在模拟和实际数据中都表现出很好的效果。

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