본 논문에서는 Embedded GNSS/INS (EGI)와 비겹침 다중 단안 카메라 간의 움직임 기반 초기 교정 알고리즘을 제시하고 정밀 교정 수행의 초기치 제공에 있어 실현 가능성을 평가한다. 자율주행 차량은 정밀 하고 대체 가능한 인지 및 항법 시스템 등을 구성하기 위해서 EGI와 카메라 같은 다중의 센서 시스템을 탑재하여 이를 복합적으로 이용한다. 서로 다른 센서 시스템 간의 융합을 위해서는 센서의 상대적 배치 에 관한 정보가 필수적인데, 본 논문은 이러한 센서 간 교정 시스템의 일부인 EGI와 다중 카메라 간 정밀 외부 파라미터 교정을 위한 초기치를 제공하는 초기 교정 알고리즘을 다룬다. 서로 다른 센서 간의 교 정을 위해서는 대조 가능한 공통된 정보가 필요하다. EGI는 스스로의 절대 위치와 자세를 측정하는 반면 카메라는 주변 환경을 측정한다. EGI는 주변 환경을 관측하기 어렵지만 카메라는 주변 환경에 대한 관 측으로부터 스스로의 상대 움직임을 추정할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제시하는 초기 교정 알고리즘은 차량의 움직임을 이용해 외부 파라미터를 추정한다. 차량에 장착된 카메라들의 시야가 겹치지 않을 경우 카메라로부터 얻은 움직임은 스케일을 알기 어렵다. 이를 해결하기 위해 제시한 알고리즘은 움직임의 스케일을 매개변수화하고 이를 함께 추정한다. 본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 제시 한 초기 교정 알고리즘의 정확도를 확인하고 뒤따르는 정밀 교정 단계를 위한 초기 단계로써 실현 가능성을 확인한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제시한 초기 교정 알고리즘을 이용한 전체 교정 과정이 0.1 mrad 이하의 회전 정확도와 밀리미터 급 수평 병진 정확도, 데시미터 급 수직 병진 정확도를 달성할 수 있음을 확인한다.

Feasibility Study of a Motion-Based Initial Calibration Algorithm Between Embedded GNSS/INS and Non-overlapping Multiple Cameras for Self-Driving Car

Yeongkwon Choe*, Jin-Man Park, Changgue Park, Seonyoung Lee

This paper presents a motion-based initial calibration algorithm between embedded GNSS/INS(EGI) and non-overlapping multiple cameras and evaluates its feasibility in providing initial values for the following fine calibration step. An autonomous driving system fuses multiple sensor systems, such as EGI and cameras, for precise and redundant perception and navigation system. To fuse multiple sensor systems, it is essential to know the relative poses between the sensors through the procedure called extrinsic parameter calibration. This paper addresses an initial extrinsic parameter calibration algorithm between EGI and multiple cameras. For calibration between different types of sensors, it is necessary to observe common information that can be matched. EGI measures its own absolute position and attitude, while a camera measures the surrounding environment. EGI is difficult to measure the surrounding environment, whereas the camera can estimate the relative motion from the observation on surrounding environment. Therefore, the initial calibration algorithm presented in this paper estimates the extrinsic parameter using vehicle motion. Assuming that the field of view of multiple cameras mounted on a vehicle does not overlap each other, the scales of motions obtained from the cameras are unknown. To address this problem, our algorithm parameterizes the scales of motions and estimates them. Through a Monte Carlo simulation, we evaluate the achievable accuracy of the algorithm and its feasibility as an initial step for the following fine calibration step. The simulation result shows that the entire calibration process with the presented initial calibration algorithm achieves an accuracy of less than 0.1 mrad for rotation and mm-level horizontal accuracy and decimeter-level vertical accuracy for translation.

Keywords: extrinsic calibration, motion-based calibration, GNSS/INS, monocular camera, self-driving car

Speaker 최영권* 한국전자기술연구원