融合概率下界估计：二维激光雷达与摄像机标定新法

本文档探讨了一种新颖的二维激光雷达（2D LiDAR）与摄像机标定方法，该方法主要关注在基于观测概率有效下界的估计过程中，提高两种传感器间的相对姿态和位置估计精度。在现代无人车辆和机器人系统中，融合摄像机的高分辨率视觉信息与2D LiDAR的高精度距离信息至关重要。然而，2D LiDAR相较于3D版本，缺乏直接的点云与像素对应，使得外参数标定更具挑战性。 传统上，2D LiDAR与摄像机的标定方法主要分为两类：基于标定物的和自标定方法。基于标定物的方法，如Zhang等人的工作[4]，利用棋盘格作为标定对象，通过估计两者间的相对运动并结合空间约束来找到初始参数。然而，这种方法存在旋转矩阵正交性问题，导致初始解的有效性不稳定性。文献[5]改进了这一方法，通过P3P问题处理“线-面”关系，但P3P问题本身存在多解和退化问题。 文献[6]和[7]分别通过虚拟三面体和多约束误差函数模型进一步提升精度，减少了这些问题。其他研究者也尝试了不同类型的标定物，如三角形模板[8]、V形板[9]、对折三角形带有棋盘格[10]，甚至球体[11]和三维空间中的控制点[12]，通过特定几何约束来增强标定的稳定性和准确性。 本文着重于提出一种基于观测概率有效下界的估计方法，这可能涉及统计建模，通过考虑实际观测数据的概率分布来优化标定过程，从而更准确地估计激光雷达和摄像机之间的相对关系。这种方法可能会减少标定过程中的一些不确定性，提高标定的鲁棒性和实用性，特别适用于复杂的环境和动态场景。通过这种方式，论文不仅解决了标定难题，还可能为融合系统提供更为可靠的基础，从而增强整个系统的性能和可靠性。