下向き高速ビジョンを用いた車載カメラのオンラインキャリブレーション
本研究では，自動車に対する車載カメラの向きを，下向き高速ビジョンを用いて走行中にキャリブレーションする手法を提案する．
提案手法では，下向き高速ビジョンによって推定した車両の軌跡と，キャリブレーションしたいカメラで推定した車両の軌跡が合致することを利用し，
非ホロノミック拘束の下で非線形最適化問題を解くことにより，車載カメラの向きのキャリブレーションを行う．
従来の手法と異なり，白線やその他の人工的な特徴に依存せず，路面のテクスチャを利用できるため，より様々な場面で利用可能な手法である．
シミュレーションと1/10スケールのラジコンカーを用いた実験により，凹凸のある路面でも約１度の精度でキャリブレーションできることを確認し，提案手法の有効性とロバスト性を確認した．
実験データ
実験データのダウンロード （21GB）
動画
使用許諾は，yamakawalabo
までご連絡下さい．
参考文献
- Junzhe Su, Masahiro Hirano and Yuji Yamakawa: Online Camera Orientation Calibration Aided by A High-Speed Ground-View Camera, IEEE Robotics and Automation Letters (2023) [link]