移动机器人应用需要有关平台上各个传感器的几何位置的精确信息。此信息由外部校准参数给出，该参数定义了传感器如何相对于固定参考坐标系的旋转和翻译。错误的校准参数对典型的机器人估计任务有负面影响，例如大满贯。在这项工作中，我们提出了一种新方法，用于在机器人操作过程中连续估计校准参数。参数估计基于点云的匹配，这些点云是由传感器从多个静态观点获取的。因此，我们的方法不需要任何特殊的校准目标，并且适用于可以将测量值转换为点云的任何传感器。我们通过校准由2个LIDAR传感器，3个相机和一个成像雷达传感器组成的多传感器系统来证明我们方法的适用性。

For an autonomous vehicle, the ability to sense its surroundings and to build an overall representation of the environment by fusing different sensor data streams is fundamental. To this end, the poses of all sensors need to be accurately determined. Traditional calibration methods are based on: 1) using targets specifically designed for calibration purposes in controlled environments, 2) optimizing a quality metric of the point clouds collected while traversing an unknown but static environment, or 3) optimizing the match among per-sensor incremental motion observations along a motion path fulfilling special requirements. In real scenarios, however, the online applicability of these methods can be limited, as they are typically highly dynamic, contain degenerate paths, and require fast computations. In this paper, we propose an approach that tackles some of these challenges by formulating the calibration problem as a joint but structured optimization problem of all sensor calibrations that takes as input a summary of the point cloud information consisting of ground points and pole detections. We demonstrate the efficiency and quality of the results of the proposed approach in a set of experiments with LiDAR simulation and real data from an urban trip.

几十年来，机器人和手眼校准都一直是研究的目的。尽管当前方法能够精确，可靠地识别机器人运动模型的参数，但它们仍然依赖于外部设备，例如校准对象，标记和/或外部传感器。本文没有试图将记录的测量结果适合已知对象的模型，而是将机器人校准视为离线大满贯问题，其中扫描姿势通过移动的运动学链将扫描姿势链接到空间中的固定点。因此，提出的框架允许使用任意眼睛深度传感器的机器人校准，从而无需任何外部工具就可以实现完全自主的自主校准。我的新方法是利用迭代最接近点算法的修改版本来运行多个3D记录的捆绑调整，以估计运动模型的最佳参数。对系统的详细评估显示在带有各种附着的3D传感器的真实机器人上。提出的结果表明，该系统以其成本的一小部分达到了与专用外部跟踪系统相当的精度。

凭借在运动扫描系统生产的LIDAR点云注册的目的，我们提出了一种新颖的轨迹调整程序，可以利用重叠点云和关节集成之间所选可靠的3D点对应关系的自动提取。 （调整）与所有原始惯性和GNSS观察一起。这是使用紧密耦合的方式执行的动态网络方法来执行，这通过在传感器处的错误而不是轨迹等级来实现最佳补偿的轨迹。 3D对应关系被制定为该网络内的静态条件，并且利用校正的轨迹和可能在调整内确定的其他参数，以更高的精度生成注册点云。我们首先描述了选择对应关系以及将它们作为新观察模型作为动态网络插入的方法。然后，我们描述了对具有低成本MEMS惯性传感器的实用空气激光扫描场景中提出框架的性能进行评估。在进行的实验中，建议建立3D对应关系的方法在确定各种几何形状的点对点匹配方面是有效的，例如树木，建筑物和汽车。我们的结果表明，该方法提高了点云登记精度，否则在确定的平台姿态或位置（以标称和模拟的GNSS中断条件）中的错误受到强烈影响，并且可能仅使用总计的一小部分确定未知的触觉角度建立的3D对应数量。

准确可靠的传感器校准对于在自主驾驶中融合激光雷达和惯性测量至关重要。本文提出了一种新型的3D-LIDAR和姿势传感器的新型三阶段外部校准方法，用于自主驾驶。第一阶段可以通过点云表面特征快速校准传感器之间的外部参数，以便可以将外部参数从大的初始误差范围缩小到很小的时间范围。第二阶段可以基于激光映射空间占用率进一步校准外部参数，同时消除运动失真。在最后阶段，校正了由自动驾驶汽车的平面运动引起的Z轴误差，并最终获得了精确的外部参数。具体而言，该方法利用了道路场景的自然特征，使其独立且易于在大规模条件下应用。现实世界数据集的实验结果证明了我们方法的可靠性和准确性。这些代码是在GitHub网站上开源的。据我们所知，这是第一个专门为自动驾驶设计的开源代码，用于校准激光雷达和姿势传感器外部参数。代码链接是https://github.com/opencalib/lidar2ins。

多模式传感器的融合在自动驾驶和智能机器人中变得越来越流行，因为它可以比任何单个传感器提供更丰富的信息，从而在复杂的环境中增强可靠性。多传感器外部校准是传感器融合的关键因素之一。但是，由于传感器方式的种类以及对校准目标和人工的需求，这种校准很困难。在本文中，我们通过关注立体相机，热摄像机和激光传感器之间的外部转换，展示了一个新的无目标跨模式校准框架。具体而言，立体声和激光器之间的校准是通过最小化登记误差在3D空间中进行的，而通过优化边缘特征的对齐方式来估计其他两个传感器的热外部传感器。我们的方法不需要专门的目标，并且可以在没有人类相互作用的情况下进行一次镜头进行多传感器校准。实验结果表明，校准框架是准确且适用于一般场景的。

确定多个激光痛和相机之间的外在参数对于自主机器人至关重要，尤其是对于固态激光痛，每个LIDAR单元具有很小的视野（FOV）（FOV），并且通常集体使用多个单元。对于360 $^\ circ $机械旋转激光盆，提出了大多数外部校准方法，其中假定FOV与其他LIDAR或相机传感器重叠。很少有研究工作集中在校准小型FOV激光痛和摄像头，也没有提高校准速度。在这项工作中，我们考虑了小型FOV激光痛和相机之间外部校准的问题，目的是缩短总校准时间并进一步提高校准精度。我们首先在LIDAR特征点的提取和匹配中实现自适应体素化技术。这样的过程可以避免在激光痛外校准中冗余创建$ k $ d树，并以比现有方法更可靠和快速提取激光雷达特征点。然后，我们将多个LIDAR外部校准制成LIDAR束调节（BA）问题。通过将成本函数得出最高为二阶，可以进一步提高非线性最小平方问题的求解时间和精度。我们提出的方法已在四个无目标场景和两种类型的固态激光雷达中收集的数据进行了验证，这些扫描模式，密度和FOV完全不同。在八个初始设置下，我们工作的鲁棒性也得到了验证，每个设置包含100个独立试验。与最先进的方法相比，我们的工作提高了激光雷达外部校准的校准速度15倍，激光摄像机外部校准（由50个独立试验产生的平均），同时保持准确，同时保持准确。

尽管学术和公司的努力很大，但在不利视觉条件下的自动驾驶仍然证明具有挑战性。随着神经形态技术的成熟，其应用于机器人技术，自动驾驶汽车系统已成为积极研究的领域。低光和潜伏期的情况可以受益。为了使事件摄像机能够在感知任务中与LiDAR这样的主食传感器一起操作，我们提出了事件摄像机和激光镜头之间的直接，时间耦合的校准方法。利用事件摄像机的高动态范围和低光操作直接注册LIDAR激光返回，从而允许基于信息的相关方法优化两个传感器之间的6DOF外部校准。本文介绍了事件摄像机和激光镜头之间的第一种直接校准方法，从而消除了对基于框架的相机中介机构和/或高度准确的手部测量的依赖性。代码将公开可用。

本文通过讨论参加了为期三年的SubT竞赛的六支球队的不同大满贯策略和成果，报道了地下大满贯的现状。特别是，本文有四个主要目标。首先，我们审查团队采用的算法，架构和系统；特别重点是以激光雷达以激光雷达为中心的SLAM解决方案（几乎所有竞争中所有团队的首选方法），异质的多机器人操作（包括空中机器人和地面机器人）和现实世界的地下操作（从存在需要处理严格的计算约束的晦涩之处）。我们不会回避讨论不同SubT SLAM系统背后的肮脏细节，这些系统通常会从技术论文中省略。其次，我们通过强调当前的SLAM系统的可能性以及我们认为与一些良好的系统工程有关的范围来讨论该领域的成熟度。第三，我们概述了我们认为是基本的开放问题，这些问题可能需要进一步的研究才能突破。最后，我们提供了在SubT挑战和相关工作期间生产的开源SLAM实现和数据集的列表，并构成了研究人员和从业人员的有用资源。

有了来自多个输入模式的信息，基于传感器融合的算法通常在机器人技术中表现出其单模式的表现。带有互补语义和深度信息的相机和激光镜头是复杂驾驶环境中检测任务的典型选择。但是，对于大多数摄像头融合算法，传感器套件的校准将极大地影响性能。更具体地说，检测算法通常需要多个传感器之间的准确几何关系作为输入，并且通常假定这些传感器的内容是同时捕获的。准备此类传感器套件涉及精心设计的校准钻机和准确的同步机制，并且制备过程通常是离线进行的。在这项工作中，提出了一个基于分割的框架，以共同估计摄像机套件校准中的几何和时间参数。首先将语义分割掩码应用于传感器模式，并通过像素双向损失优化校准参数。我们专门合并了来自光流的速度信息，以进行时间参数。由于仅在分割级别进行监督，因此在框架内不需要校准标签。提出的算法在KITTI数据集上进行了测试，结果显示了几何和时间参数的准确实时校准。

安装在微空中车辆（MAV）上的地面穿透雷达是有助于协助人道主义陆地间隙的工具。然而，合成孔径雷达图像的质量取决于雷达天线的准确和精确运动估计以及与MAV产生信息性的观点。本文介绍了一个完整的自动空气缩进的合成孔径雷达（GPSAR）系统。该系统由空间校准和时间上同步的工业级传感器套件组成，使得在地面上方，雷达成像和光学成像。自定义任务规划框架允许在地上控制地上的Stripmap和圆形（GPSAR）轨迹的生成和自动执行，以及空中成像调查飞行。基于因子图基于Dual接收机实时运动（RTK）全局导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的测量值，以获得精确，高速平台位置和方向。地面真理实验表明，传感器时机为0.8美元，正如0.1美元的那样，定位率为1 kHz。与具有不确定标题初始化的单个位置因子相比，双位置因子配方可提高高达40％，批量定位精度高达59％。我们的现场试验验证了本地化准确性和精度，使得能够相干雷达测量和检测在沙子中埋入的雷达目标。这验证了作为鸟瞰着地图检测系统的潜力。

基于传感器的环境感知是自主驾驶系统的关键步骤，多个传感器之间的准确校准起着至关重要的作用。为了校准激光雷达和相机，现有方法通常是先校准相机的固有，然后校准激光雷达和相机的外部。如果在第一阶段无法正确校准摄像机的固有效果，则可以准确地校准激光镜相机外部校准并不容易。由于相机的复杂内部结构以及缺乏对摄像机内在校准的有效定量评估方法，因此在实际校准中，由于摄像机内在参数的微小误差，外部参数校准的准确性通常会降低。为此，我们提出了一种新型的基于目标的关节校准方法，用于摄像机内在和激光摄像机外部参数。首先，我们设计了一个新颖的校准板图案，在棋盘上增加了四个圆形孔，以定位激光姿势。随后，在棋盘板的再投影约束和圆形孔特征下定义的成本函数旨在求解相机的内在参数，失真因子和激光相机外部外部参数。最后，定量和定性实验是在实际和模拟环境中进行的，结果表明该方法可以达到准确性和鲁棒性能。开源代码可在https://github.com/opencalib/jointcalib上获得。

最近，多传感器融合已在自动化领域取得了重大进展，以提高导航和位置性能。作为融合算法的先决条件，对多传感器的外部校准的需求正在增长。为了计算外部参数，许多研究专门用于两步法，该方法将各个校准成对整合。由于失去了所有传感器的约束，因此效率低下且无效。关于减轻此负担，本文中提出了一种基于优化的IMU/LIDAR/摄像机共校准方法。首先，分别进行了IMU/相机和IMU/LIDAR在线校准。然后，棋盘中的角和表面特征点与粗糙的结果相关联，并构建了相机/LIDAR约束。最后，构建共校准优化以完善所有外部参数。我们评估了拟议方案在仿真中的性能，结果表明我们所提出的方法优于两步方法。

本文介绍了在线本地化和彩色网格重建（OLCMR）ROS感知体系结构，用于地面探索机器人，旨在在具有挑战性的未知环境中执行强大的同时定位和映射（SLAM），并实时提供相关的彩色3D网格表示。它旨在被远程人类操作员使用在任务或之后或之后轻松地可视化映射的环境，或作为在勘探机器人技术领域进行进一步研究的开发基础。该体系结构主要由精心挑选的基于激光雷达的SLAM算法的开源ROS实现以及使用点云和RGB摄像机图像投影到3D空间中的彩色表面重建过程。在较新的大学手持式LIDAR-VISION参考数据集上评估了整体表演，并在分别在城市和乡村户外环境中分别在代表性的车轮机器人上收集的两个实验轨迹。索引术语：现场机器人，映射，猛击，彩色表面重建

单眼相机传感器对于智能车辆操作和自动驾驶帮助至关重要，并且在交通控制基础设施中也很大程度上使用。但是，校准单眼摄像机很耗时，通常需要大量的手动干预。在这项工作中，我们提出了一种外部摄像机校准方法，该方法通过利用来自图像和点云的语义分割信息来自动化参数估计。我们的方法依赖于对摄像头姿势的粗略初始测量，并建立在具有高精度定位的车辆上的雷达传感器上，以捕获相机环境的点云。之后，通过执行语义分段传感器数据的激光镜头到相机的注册来获得相机和世界坐标空间之间的映射。我们在模拟和现实世界中评估了我们的方法，以证明校准结果中的低误差测量值。我们的方法适用于基础设施传感器和车辆传感器，而它不需要摄像机平台的运动。

对于大多数LIDAR惯性进程，精确的初始状态，包括LiDAR和6轴IMU之间的时间偏移和外部转换，起着重要作用，通常被视为先决条件。但是，这种信息可能不会始终在定制的激光惯性系统中获得。在本文中，我们提出了liinit：一个完整​​的实时激光惯性系统初始化过程，该过程校准了激光雷达和imus之间的时间偏移和外部参数，以及通过对齐从激光雷达估计的状态来校准重力矢量和IMU偏置通过IMU测量的测量。我们将提出的方法实现为初始化模块，如果启用了，该模块会自动检测到收集的数据的激发程度并校准，即直接偏移，外部偏移，外部，重力向量和IMU偏置，然后是这样的。用作实时激光惯性射测系统的高质量初始状态值。用不同类型的LIDAR和LIDAR惯性组合进行的实验表明我们初始化方法的鲁棒性，适应性和效率。我们的LIDAR惯性初始化过程LIINIT和测试数据的实现在GitHub上开源，并集成到最先进的激光辐射射击轨道测定系统FastLiO2中。

由于扭曲钻的结构复杂，因此对于其同轴误差测量是艰难和挑战的。本文提出了一种新颖的扭转钻头同轴误差测量的新机理，框架和方法。该机构包括编码器，PLC控制器，线结构传感器和高精度转盘。首先，当钻头转动PLC的控制时，通过线结构光传感器收集扭转钻头的轮廓点云数据。其次，研究了基于GMM的基于GMM的基于GMM的点云分割算法，基于局部深度特征来提取刀片背面数据。为了提高测量精度，设计统计滤波器以在目标区域提取期间去除异常值。然后，根据同轴性误差的两个特征，提出了一种基于轴对称轮廓差异的正交合成的轴重建方法，便于预先定位钻轴的最大偏差横截面。最后，通过在预先定位的最大偏差位置拟合基准轴和轴来测量同轴误差。最后，进行了大量实验，并表明我们的方法是准确性和鲁棒性。

感知性挑战性环境中的现场机器人需要快速准确的状态估计，但现代LIDAR传感器迅速压倒电流算法算法。为此，本文介绍了一种轻质前端激光乐曲线液，具有一致和准确的本地化，用于计算限制的机器人平台。我们的直接激光探针内径（DLO）方法包括多个关键算法创新，该创新优先考虑计算效率并实现密集，最小预处理的点云，以实时提供准确的姿态估计。这是通过一种新型密钥帧系统来实现的，该系统还有效地管理历史地图信息，除了用于数据结构回收的快速点云登记的自定义迭代最近的点求解器之外。我们的方法更准确地具有比当前最先进的计算开销更准确，并且在空中和腿机器人的几个感知性挑战环境中广泛地评估了作为美国国家航空航天委员会队队的一部分是美国国家航空航天委员会的一部分的感知挑战性的环境，这是DARPA地铁的研究和开发工作的一部分挑战。

虽然相机和激光雷达在大多数辅助和自主驾驶系统中广泛使用，但仅提出了少数作品来将用于在线传感器数据融合的摄像机和镜头的时间同步和外部校准相关联。时间和空间校准技术正面临缺乏相关性和实时的挑战。在本文中，我们介绍了姿势估计模型和环境鲁棒线的提取，以提高数据融合和即时在线校正能力的相关性。考虑到相邻力矩之间的点云匹配的对应关系，动态目标旨在寻求最佳政策。搜索优化过程旨在以计算精度和效率提供准确的参数。为了证明这种方法的好处，我们以基础真实价值在基蒂基准上进行评估。在在线实验中，与时间校准中的软同步方法相比，我们的方法提高了准确性38.5％。在空间校准时，我们的方法会在0.4秒内自动纠正干扰误差，并达到0.3度的精度。这项工作可以促进传感器融合的研究和应用。

本文介绍了使用腿收割机进行精密收集任务的集成系统。我们的收割机在狭窄的GPS拒绝了森林环境中的自主导航和树抓取了一项挑战性的任务。提出了映射，本地化，规划和控制的策略，并集成到完全自主系统中。任务从使用定制的传感器模块开始使用人员映射感兴趣区域。随后，人类专家选择树木进行收获。然后将传感器模块安装在机器上并用于给定地图内的本地化。规划算法在单路径规划问题中搜索一个方法姿势和路径。我们设计了一个路径，后面的控制器利用腿的收割机的谈判粗糙地形的能力。在达接近姿势时，机器用通用夹具抓住一棵树。此过程重复操作员选择的所有树。我们的系统已经在与树干和自然森林中的测试领域进行了测试。据我们所知，这是第一次在现实环境中运行的全尺寸液压机上显示了这一自主权。