RGB-D對紅外熱像儀和毫米波雷達標定

Extrinsic Calibration of Thermal IR Camera and mmWave Radar by Exploiting Depth from RGB-D Camera

摘要

盡管RGB相機和激光雷達用途廣泛，但據(jù)報道，在低能見度的環(huán)境下容易受到火災或煙霧的影響。為了解決這個問題，我們引入了一個由紅外熱像儀和毫米波雷達組成的傳感器系統(tǒng)。在此過程中，需要在兩個傳感器之間進行外部標定，而雷達的14位溫度和稀疏距離測量的標定是一個挑戰(zhàn)。提出了一種利用RGB-D傳感器作為深度優(yōu)化中介的多模態(tài)標定方法。為了驗證相對位姿估計的正確性，我們提出了將雷達深度投影到紅外相機坐標系上的定性結果。

主要貢獻:使用LM算法通過RGB-D的深度信息進行紅外相機與毫米波雷達的外參標定。

圖1 外參標定結果 （b）在紅外熱圖像上投影深度圖像（c）

利用估計的外部參數(shù)在紅外圖像上疊加毫米波雷達點。

K是紅外相機的內參，u是像素點，下表t，c，r分別代表紅外相機、RGBD相機以及毫米波雷達。

  為了找到紅外相機和毫米波雷達之間的外部標定參數(shù)，我們在紅外圖像上得到了N組數(shù)據(jù)在每個RGB-D相機和毫米波雷達深度點上最小值、最大值以及中間值。對N個元素的損失函數(shù)進行優(yōu)化，如（2）所示。

相關技術，可以參考另外一篇文章

Robust Intrinsic and
Extrinsic Calibration of RGB-D Cameras

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1701.05748.pdf

本文的主要貢獻如下：

?一般和實驗支持的測量錯誤模型，很好地描述了深度傳感器類型統(tǒng)一。

?空間/參數(shù)不失真地圖，一種緊湊有效的方法結構光深度傳感器。

?一個新的優(yōu)化框架，旨在估計攝像機深度傳感器的剛性位移以及描述系統(tǒng)誤差的參數(shù)模型關于深度測量。

?擬議方法的開源實現(xiàn)，集成在ROS（機器人操作系統(tǒng)）內框架[7]。

代碼以及校準過程可在以下網(wǎng)站上獲得：http://iaslab-unipd.github.io/rgbd校準

總結

以上是生活随笔為你收集整理的RGB-D对红外热像仪和毫米波雷达标定的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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