Accurate sensor calibration is a prerequisite for multi-sensor perception and localization systems for autonomous vehicles. The intrinsic parameter calibration of the sensor is to obtain the mapping relationship inside the sensor, and the extrinsic parameter calibration is to transform two or more sensors into a unified spatial coordinate system. Most sensors need to be calibrated after installation to ensure the accuracy of sensor measurements. To this end, we present OpenCalib, a calibration toolbox that contains a rich set of various sensor calibration methods. OpenCalib covers manual calibration tools, automatic calibration tools, factory calibration tools, and online calibration tools for different application scenarios. At the same time, to evaluate the calibration accuracy and subsequently improve the accuracy of the calibration algorithm, we released a corresponding benchmark dataset. This paper introduces various features and calibration methods of this toolbox. To our knowledge, this is the first open-sourced calibration codebase containing the full set of autonomous-driving-related calibration approaches in this area. We wish that the toolbox could be helpful to autonomous driving researchers. We have open-sourced our code on GitHub to benefit the community. Code is available at https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration.


翻译:精密传感器校准是多传感器感知和自主车辆定位系统的一个先决条件。传感器的内在参数校准是获得传感器内部的映像关系,而外源参数校准是将两个或两个以上的传感器转换成统一的空间坐标系统。大多数传感器需要在安装后进行校准,以确保传感器测量的准确性。为此,我们介绍OpenCalib,一个校准工具箱,包含丰富的各种传感器校准方法。OpenCalib包括手动校准工具、自动校准工具、工厂校准工具和不同应用情景的在线校准工具。与此同时,为了评估校准准确性,并随后提高校准算法的准确性,我们发布了一个相应的基准数据集。本文介绍了该工具箱的各种特征和校准方法。据我们所知,这是第一个包含全套自动驾驶相关校准方法的开源校准代码库。我们希望该工具箱能够帮助自主驾驶研究人员。我们在GiSA/DGA/Lub上打开了我们的代码源码。

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这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
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