文章：Pixel-level Extrinsic Self Calibration of High Resolution LiDAR and Camera
in Targetless Environments
作者：Chongjian Yuan, Xiyuan Liu, Xiaoping Hong, and Fu Zhang
编译：点云PCL
代码：/hku-mars/livox_camera_calib.git
来源：arxiv
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摘要
在这篇文章中我们提出了一种在无目标场景中自动实现激光雷达和RGB相机的外参标定的新方法，该方法不需要棋盘格，但可以通过对齐两个传感器中的自然边缘特征来实现像素级精度，在理论层面上，我们分析了边缘特征施加的约束以及标定精度对场景中边缘分布的敏感性。在实现层面，我们仔细研究了激光雷达的物理测量原理，提出了一种基于点云体素切割和平面拟合的高效、准确的激光雷达边缘提取方法。由于自然场景中边缘的丰富性，我们在许多室内和室外场景中进行了实验，结果表明，该方法具有较高的鲁棒性、准确性和一致性，它可以促进激光雷达与相机融合的研究和应用，并且我们已经在GitHub上公开了代码，以使社区受益。
图1：使用该方法对三个对齐的激光雷达扫描进行着色的点云。
主要贡献
1， 仔细研究了基本的激光雷达测量原理，这表明常用的深度不连续边缘特征对于校准来说既不准确也不可靠。
2，提出了一种新的、可靠的深度连续边缘提取算法，该算法可以获得更精确的校准参数
3，评估了我们的方法和实现在各种室内外环境中的健壮性、一致性和准确性，并将我们的方法与其他最先进的方法进行了比较。结果表明，该方法对初始条件具有鲁棒性，与标定场景一致，在自然环境中达到了像素级标定精度。
4 ，我们的方法具有精确的精度（有时甚至优于基于目标的方法），并且适用于新兴的固态和传统旋转激光雷达。在此基础上，我们开发了一个实用的标定工具，并在GitHub上开放源代码，以造福社区。
主要内容
A.边缘提取与匹配
1）边缘提取
下图展示了点云边缘提取中两种不同的情况
深度不连续边缘和深度连续边缘。
2）边缘匹配
图6总结边缘提取的整个过程：首先将点云划分为给定大小的小体素（例如，室外场景为1m),对于每个体素，我们反复使用RANSAC拟合和提取体素中包含的平面，然后，我们保留在一定范围内（例如，[30°；150°]）连接并形成角度的平面对，并求解平面相交线（即深度连续边）。该方法能够提取体素内相互垂直或平行的多条相交线，此外通过适当选择体素大小，甚至可以提取曲线边缘。
提取的激光雷达边缘需要与图像中相应的边缘匹配，对于每个提取的激光雷达边缘，在边缘上采样多个点。每个采样点被转换到相机坐标系下（使用当前外部估计）进行外参估计。下图展示出了提取的LiDAR边缘（红线）、图像边缘像素（蓝线）和对应（绿线）的示例。
B.外参标定
1) 测量噪声模型
2）标定的公式推导与优化
这部分内容公式比较多，有兴趣可以进知识星球下载论文原文查看：
实验
在各种环境的实验中验证了所提出的方法，使用名为Livox AVIA的固态激光雷达，由于其非重复扫描，可在静止状态下实现高分辨率点云测量。
传感器套件，左侧是Livox Avia1激光雷达和Intel Realsense-D435i2相机，右边是旋转激光雷达（OS2-643）和工业摄像机，用于在固定分辨率激光雷达上进行验证
标定场景
为了验证整个流程的稳健性，我们分别在6个场景中的每个场景上以及在所有场景中测试它，对于每个场景设置，将执行20次测试运行。
所有场景设置的收敛外参值的分布，可以看出，在每种情况下，无论初始值分布的范围有多大，外参值都会收敛到几乎相同的值，
上图显示了说明校准流程前后差异的视觉示例。激光雷达投影图像叠加在相机图像上，带有初始（左）和校准的外参（右），激光雷达投影图像通过测量点强度上的贴图进行着色。我们的整个流程，包括特征提取、匹配、粗略校准和精细校准，只需不到60秒。
标定方法的对比效果
总结
针对无目标环境下的高分辨率激光雷达和相机，提出了一种新的非本征标定方法。我们从基本的激光雷达测量原理出发，分析了不同类型边缘和边缘提取方法的可靠性，在此基础上，提出了一种基于体素切割和平面拟合的激光雷达边缘提取算法。此外，我们还从理论上分析了边缘约束和边缘分布对外参校准的影响，然后结合精确的激光雷达噪声模型，提出了一种高精度、一致性、自动、无目标的标定方法，各种室外和室内实验表明，我们的算法可以达到与基于目标的方法相当的像素级精度，它在各种自然场景中也表现出高度的鲁棒性和一致性。
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