YOCO: You Only Calibrate Once for Accurate Extrinsic Parameter in LiDAR-Camera Systems

本文提出了一种新颖的、完全自动的LiDAR-相机系统外参校准方法，避免了对应点注册的需求。我们的方法通过引入LiDAR和相机之间的外参参数到提取点的投影中，并构建共面约束，避免了对应点注册的需求。这些参数随后被优化以解决外参问题。我们在多组LiDAR-相机系统上验证了我们的方法。在合成实验中，我们的方法表现出比当前校准技术更优异的性能。实际数据实验进一步证实了所提出算法的精度和鲁棒性，LiDAR和相机之间的平均旋转和平移校准误差分别小于0.05度和0.015m。本方法实现了单步自动精确的外参校准，强调了校准算法的潜力，超越使用对应点注册以增强LiDAR-相机系统校准的自动化和精度。

自动化和精确的LiDAR-相机系统外参校准方法的研究

提出一种新的完全自动的外参校准方法，通过引入LiDAR和相机之间的外参参数，避免了需要提取和注册对应点的过程。

论文提出了一种新的算法来提取所需的LiDAR对应点，并通过计算平面点云的方向和应用距离和密度阈值来过滤掉不相关的点。在合成实验和真实数据实验中验证了该方法的精度和鲁棒性。

近期的相关研究包括基于对应点的校准方法和基于平面拟合的校准方法等。