Un método para la calibración de un sistema LiDAR y cámara fisheye

• Martinez Ballester, Alvaro ^[1] ; Flores Tenza, María ^[1] ; Payá, Luis ^[1] ; Gil Aparicio, Arturo ^[1] ; Jimenez Garcia, Luis Miguel ^[1]
  1. [1] Universidad Miguel Hernández de Elche

     Universidad Miguel Hernández de Elche

     Elche, España

     
• Localización: XLIV Jornadas de Automática: libro de actas: Universidad de Zaragoza, Escuela de Ingeniería y Arquitectura, 6, 7 y 8 de septiembre de 2023, Zaragoza / coord. por José Manuel Andújar Márquez, Ramón Costa Castelló, Alejandro R. Mosteo, Vanesa Loureiro-Vázquez, Elisabet Estévez Estévez, David Muñoz de la Peña Sequedo, Carlos Vilas Fernández, Luis Enrique Montano Gella, Pedro Jesús Cabrera Santana, Raúl Marín, Eduardo Rocón de Lima, Manuel Gil Ortega Linares, Óscar Reinoso García, Luis Payá Castelló, 2023, ISBN 9788497498609, págs. 867-872
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A Method for LiDAR and fisheye camera system calibration
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    El uso de sistemas de percepción que combinan sensores LiDAR y cámaras se está haciendo cada vez más frecuente, pues la fusión de sus datos proporciona una ayuda para la percepción del entorno. Además, las tareas de detección de objetos o la segmentación semántica del entorno precisan, frecuentemente, la combinación de sensores de diferente naturaleza con el objetivo de mejorar sus resultados. La calibración de estos sistemas es un paso fundamental para la correcta fusión de los datos. En este artículo se propone un método de calibración basado en un patrón para este tipo de sistemas, formados por una cámara fisheye y un LiDAR. El método evita transformar las imágenes a un modelo pin-hole, realizando una calibración a partir de la proyección esférica de la imagen, obtenida mediante los parámetros de calibración y la nube de puntos correspondiente.

  • English

    The usage of LiDAR and camera systems is increasing rapidly, since the fusion of their information may provide a better undestanding of the environment. In particular, the correct fusion of the data provided by both sensor types allows to improve the results in terms of object detection or semantic segmentation. The calibration of these systems is crucial for the correct fusion of data. This article proposes a target-based calibration method for such systems, formed by a LiDAR and a fisheye camera. The method avoids transforming the images to a pin-hole camera model, performing a calibration based on the spherical projection of the image, obtained with the calibration parameters and the corresponding point cloud.