Automated calibration of multiple LIDARs and cameras using a moving sphere

• Autor(a) principal: Pereira, Marcelo Silva
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/16454
• topic: Engenharia mecânica; Imagens tridimensionais; Visão por computador

Veículos autónomos têm atraído muito interesse nos últimos anos devido ao seu potencial impacto na sociedade, o que tem impulsionado esta área para estudos e desenvolvimentos constantes. Uma vez que os sistemas de perceção são extremamente importantes na navegação autónoma, a sua complexidade leva a um incremento do número de sensores a bordo (composto normalmente por sensores LIDAR, câmaras entre outros) juntamente com o aumento da sua diversidade, o que aumenta a preocupação sobre a calibração de sensores. Os métodos de calibração são normalmente manuais ou semi-automáticos e requerem intervenção de um utilizador. Poucos métodos automáticos estão disponíveis, e mesmo os que existem são normalmente baseados em processos complexos e dispositivos dispendiosos. Este trabalho apresenta um novo método de calibração automático usando uma bola como alvo para extrair correspondências entre sensores. O processo de calibração consiste em mover a bola permitindo a deteção do seu centro ao longo de sucessivas posições por todos os sensores a serem calibrados. Este estudo envolve a calibração de sensores LIDAR 2D e 3D, e câmaras. A segmentação em 2D usa um algoritmo baseado nas propriedades geométricas de um arco. Em 3D, a Point Cloud Library (PCL) sample consensus module é usado para identi car e localizar a bola. Finalmente, OpenCV é usado para calibrar o sistema stereo e computar a imagem de disparidade e a sua re-projeção 3D, resultando numa nuvem de pontos 3D. Durante o movimento da bola, é criada uma nuvem de pontos dos centros da bola para cada sensor. Finalmente, cada nuvem de pontos é alinhada com um sensor de referência. O resultado nal do processo é a transformação de corpo rígido de cada sensor com respeito ao sensor de referência. O método foi testado quer em laboratório quer com um veículo em tamanho real (AtlasCar). As relativas calibrações entre sensores assegura muito bons resultados que são avaliados pela consistência da performance da deteção por todos os sensores calibrados. Outra característica adicional nesta solução é a sua exibilidade ao permitir a calibração de diferentes LIDARs e câmaras.