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Automatic Extrinsic Calibration of Vision and Lidar by Maximizing Mutual Information

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标签: 自动驾驶

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This  paper  reports  on  an  algorithm  for  automatic,  targetless,  extrinsic  calibration  of  a  lidar  and  optical  camera  system  based  upon  the  maximization  of  mutual  information  between  the  sensor-measured  surface  intensities.  The  proposed  method  is  completely  data-driven  and  does  not  require  any  fiducial  calibration  targets—making  in  situ  calibration  easy.  We  calculate  the  Cramer-Rao  lower  bound  (CRLB)  of  the  estimated  calibration  param-  ′  eter  variance,  and  we  show  experimentally  that  the  sample  variance  of  the  estimated  parameters  empirically  approaches  the  CRLB  when  the  amount  of  data  used  for  calibration  is  sufficiently  large.  Furthermore,  we  compare  the  calibration  results  to  independent  ground-truth  (where  available)  and  observe  that  the  mean  error  empirically  approaches  zero  as  the  amount  of  data  used  for  calibration  is  increased,  thereby  suggesting  that  the  proposed  estimator  is  a  minimum  variance  unbiased  estimate  of  the  calibration  parameters.  Experimental  results  are  presented  for  three  different  lidar-camera  systems:  (i)  a  three-dimensional  (3D)  lidar  and  omnidirectional  camera,  (ii)  a  3D  time-of-flight  sensor  and  monocular  camera,  and  (iii)  a  2D  lidar  and  monocular  camera.  C  2014  Wiley  Periodicals,  Inc.

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