LiDAR相机标定网络

无需精确初值

一种在线标定网络，利用4D相关体和递归更新机制，无需精确初始猜测即可实现鲁棒的LiDAR-相机外参标定，以9M参数量达到与69M参数SOTA方法竞争的性能。

Yu-Chen, Lee · Chen, Kuanwen

2024

参数信息

标定耗时

93 ms

模型参数量

9 M

技术优势

不要精确初值

即使初始误标定比训练时更严重，网络仍保持鲁棒，因此可免去人工提供粗略外参的步骤。

实时候补得上

标定过程在单个GPU上耗时93ms，满足在线自标定的实时要求。

参数少还够强

仅9M参数即可达到与69M参数SOTA方法相当的性能，部署和交付更轻量。

应用场景

• 自动驾驶感知：为自动驾驶车辆提供实时在线外参标定，避免传感器漂移导致融合误差。
• 多传感器融合：作为LiDAR和相机融合的前置模块，确保点云与图像精确对齐。
• 三维重建：为三维重建提供准确的传感器外参，减少重建误差。