充分发挥大视觉模型的潜力!同济MIAS-LCEC:激光相机在线标定新SOTA_百 ...
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发布时间：2024-10-24 03:18
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时间：2024-11-09 14:11
文章总结：
同济大学的MIAS-LCEC方法革新了激光相机在线标定技术，利用大视觉模型MobileSAM的强大能力，通过粗到细的策略精准估计LiDAR与相机的外参参数。该方法设计了交互式工具箱，支持在线无目标、离线目标和手动标定，且在跨模态特征匹配方面表现出色，超越了当前最先进的算法。实验在多个数据集上验证了MIAS-LCEC的高效性能，尽管存在实时性能提升的空间。
MIAS-LCEC的关键在于其创新的标定流程，通过虚拟相机投影LiDAR点云到相机视角，利用C3M策略识别对应关系进行PnP求解。通过优化虚拟相机的姿态，确保LIP图像与实际相机视角的匹配，最终通过最小化重投影误差计算出外参矩阵。算法以迭代方式进行，当满足特定条件时，选择最优化的结果作为标定结果。
此外，算法采用两阶段策略进行跨模态掩码匹配，通过稀疏和稠密匹配找到最佳的实例匹配和角点对应关系。通过仿射变换调整掩码，确保匹配的精确性，从而为PnP求解提供足够的输入。
尽管MIAS-LCEC表现出色，但其实时性能仍有待优化，是未来研究的一个方向。
