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【24h】

Evaluation of calibration methods to construct a 3-D environmental map with good color projection using both camera images and laser scanning data

机译：评估校准方法，使用相机图像和激光扫描数据构造具有良好颜色投影的三维环境贴图

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In mobile robot navigation, restoration of the environment around the robot in a 3-D map is necessary for self-location, route planning, and detecting surrounding obstacles. We construct the 3-D color environmental map using both camera images and laser scanner (LIDAR) point cloud data. In the map, the RGB values are provided to the LIDAR point cloud data by projecting the point cloud onto the simultaneously acquired image. The projection parameters can be determined by measuring the calibration boards using both the camera and the LIDAR. In this paper, we have constructed a method to evaluate the accuracy of projection applicable to any calibration methods. And, then, we found that the calibration points in the central position of an image are important to obtain good projection parameters and that additional points at side positions also can improve the accuracy of the projection.
机译：在移动机器人导航中，为三维地图中的机器人周围的环境恢复是自我定位，路线规划和围绕障碍物所必需的。我们使用相机图像和激光扫描仪（LIDAR）点云数据构建三维颜色环境图。在地图中，通过将点云投影到同时获取的图像上，将RGB值提供给LIDAR点云数据。通过使用相机和激光雷达测量校准板，可以确定投影参数。在本文中，我们建立了一种评估适用于任何校准方法的投影精度的方法。然后，我们发现图像的中心位置中的校准点对于获得良好的投影参数并且侧面位置处的附加点也可以提高投影的准确性。

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