논문은 스테레오 카메라와 2D LiDAR를 융합하여 깊이 추정과 공간 정렬을 향상시키는 보정(calibration) 방법을 제안한다. Teledyne FLIR Bumblebee XB3를 사용하여 먼저 스테레오 시스템을 보정한 뒤, LiDAR의 각도–거리(angle–range) 측정값을 스테레오 기반 3차원 점과 정렬하여 수치 최적화 프레임워크를 통해 센서 간 외부 파라미터(extrinsics)를 추정한다. 제안된 방법은 명시적인 파라미터 제어와 추 적 가능한 계산 과정을 제공하며, OpenCV의 stereoCalibrate()와 유사한 성능을 달성하였다. 실험 결과, 최적화된 센서 간 외부 파라미터가 실제 물리적 배치와 근접하게 일치하는 것으로 나타났으며, 이 는 신뢰할 수 있는 외부 파라미터 복원 능력을 입증하고 실시간 센서 융합 시스템에서 투명한 보정 과정에 적합함을 보여준다.

A Study on Stereo Camera and 2D LiDAR Calibration

Yu-Jin Lee, Woo Jin Ahn, Hyung Keun Lee*

This paper presents a calibration method that fuses a stereo camera with a 2D LiDAR for improved depth estimation and spatial alignment. Using a Teledyne FLIR Bumblebee XB3, we first calibrate the stereo system and then align LiDAR angle–range measurements with stereo-derived 3D points to estimate cross-sensor extrinsics via a numerical optimization framework. The approach provides explicit parameter control with traceable computations and achieves performance comparable to OpenCV’s stereoCalibrate(). Experiments show that the optimized inter-sensor extrinsics closely matched the physical configuration, demonstrating reliable extrinsic recovery and indicating suitability for transparent calibration in real-time sensor-fusion systems.

Keywords: stereo camera, camera calibration, LiDAR calibration

Speaker 이유진 한국항공대학교