ICRA 2024 | PeLiCal：机器人无目标外参标定新方案！鲁棒性拉满了~

论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.13949
代码链接：https://github.com/joomeok/PeLiCal
RGB-D相机在机器人感知中至关重要，因为它们能够产生用深度数据增强的图像。然而，他们有限的视野往往需要多个摄像头来覆盖更广阔的区域。在多相机RGB-D设置中，目标通常是减少相机重叠，尽可能少地使用相机优化空间覆盖。这些系统的外参引入了额外的复杂性。现有的外部校准方法要么需要特定的工具，要么高度依赖于相机运动估计的准确性。为了解决这些问题，我们提出了PeLiCal，这是一种新的基于线的校准方法，用于显示有限重叠的RGB-D相机系统。与现有方法相比，我们的方法利用了周围环境中的长线特征，并通过一种新的收敛投票算法过滤出异常值，实现了无目标、实时和异常值的鲁棒性能。