서로 다른 센서의 관측
같은 장면의 서로 다른 위치에서 얻은 영상과 라이다 점군을 입력으로 삼는다. 목표는 카메라 좌표계와 라이다 좌표계 사이의 상대 강체 변환을 구하는 것이다.
공통 기술자 대신 분류
영상의 외관과 점군의 기하는 표현 방식이 달라 공통 특징 대응을 만들기 어렵다. DeepI2P는 이를 점의 투영 위치에 대한 분류 문제와 최적화 문제로 바꿔 다룬다.
카메라 시야의 경계
분류 신경망은 점군의 각 점이 카메라 시야 안에 투영되는지, 밖에 투영되는지 표지를 예측한다. 이 결과가 카메라와 점군의 상대 자세를 제한하는 단서가 된다.
역투영 해법
표지가 붙은 점들을 역 카메라 투영 해법에 전달해 상대 자세를 추정한다. 논문은 Oxford RobotCar와 KITTI에서 이러한 교차 센서 정합의 가능성을 평가했다.
관련 문서
PCR-CG / HRegNet 점군 정합 / 라이다 / 카메라 / 기하 정합 / 점군