上海科技大学提出相机定位增强实现视觉LiDAR点云对齐，适用大规模点云重建！

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#论文# CP+: Camera Poses Augmentation with Large-scale LiDAR Maps

论文地址：https://arxiv.org/abs/2302.12198

作者单位：上海科技大学

  大型彩色点云在导航或场景显示方面具有许多优势。依靠现在广泛用于重建任务的相机和激光雷达，有可能获得这样的彩色点云。然而，来自这两种传感器的信息在许多现有框架中没有很好地融合，导致着色结果不佳，从而导致不准确的相机姿态和受损的点着色结果。我们提出了一种称为相机姿态增强（CP+）的新框架，以改进相机姿态，并将其与基于LiDAR的点云直接对齐。

  初始粗略相机姿态由激光雷达惯性或激光雷达惯性视觉里程计给出，具有近似的外部参数和时间同步。改进图像对齐的关键步骤包括选择与每个相机视图中的感兴趣区域相对应的点云，从该点云提取可靠的边缘特征，并导出用于迭代最小化重投影误差的2D-3D线对应关系。

本文贡献如下：

1、我们提出并实施了一种改进现有LiDAR地图中单目相机位姿的新方法，该方法能够处理大规模场景中的重建任务。

2、该框架采用多层体素化。在LiDAR处理流程的每一步，包括动态对象移除、ROI过滤和3D线提取，多层体素图数据结构作为一个整体用于输入和输出，而不是初始点云，这简化并加快了算法。

3、我们仔细研究和分析了许多降级优化情况和重定位失败案例。

4、已经进行了各种实验来测试我们的方法，这表明了我们系统的鲁棒性和准确性。

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