A novel approach for camera and laser line calibration

The accurate calibration of camera-laser systems is essential for various computer vision applications, such as 3D reconstruction, object recognition, and robotics. This thesis presents a comprehensive investigation into the extrinsic calibration of camera-laser systems, aiming to enhance the accuracy and efficiency of the calibration process. The research begins with a comprehensive literature review, examining existing extrinsic calibration methods and mathematical models for both camera and laser sensors. Various techniques for establishing correspondences between camera and laser data are explored and categorized, establishing a strong theoretical foundation for the subsequent calibration methodologies. The first phase of the research focuses on the modeling of the camera and laser systems. Mathematical formulations are derived to describe the geometric relationship between the 3D world coordinates and the corresponding image or laser points. The camera model is based on the classical pinhole camera model, while the laser model incorporates parameters for range and intensity measurements. Next, the thesis delves into the extrinsic calibration procedure. The process involves estimating the rotation matrix and translation vector that defines the rigid transformation between the camera and laser coordinate systems. Various calibration patterns, including checkerboards and laser lines, are utilized to establish correspondences between the two sensors. The thesis presents a novel calibration framework that combines feature-based correspondence analysis and optimization algorithms. This framework leverages the rich geometric information captured by the camera and the line-laser sensor to accurately estimate the transformation parameters. Experimental evaluations are conducted using a custom calibration setup, validating the effectiveness and accuracy of the proposed framework. Furthermore, the thesis explores the impact of different factors on calibration accuracy, including noise, distortion, and environmental conditions. Robustness analysis and sensitivity studies are performed to evaluate the resilience of the calibration methods under challenging scenarios. The findings of this research contribute to the advancement of camera-laser extrinsic calibration techniques, offering practical insights and recommendations for achieving precise alignment in real-world applications. The proposed methodologies serve as a reliable foundation for accurate perception and measurement tasks.

La calibrazione accurata dei sistemi fotocamera-laser è essenziale per varie applicazioni di visione artificiale, come la ricostruzione 3D, il riconoscimento di oggetti e la robotica. Questa tesi presenta un'indagine completa sulla calibrazione estrinseca dei sistemi fotocamera-laser, con l'obiettivo di migliorare l'accuratezza e l'efficienza del processo di calibrazione. La ricerca inizia con una revisione completa della letteratura, esaminando i metodi di calibrazione estrinseca esistenti ei modelli matematici sia per i sensori a fotocamera che laser. Vengono esplorate e classificate varie tecniche per stabilire le corrispondenze tra i dati della fotocamera e del laser, stabilendo una solida base teorica per le successive metodologie di calibrazione. La prima fase della ricerca si concentra sulla modellazione della telecamera e dei sistemi laser. Vengono derivate formulazioni matematiche per descrivere la relazione geometrica tra le coordinate del mondo 3D e l'immagine o i punti laser corrispondenti. Il modello della fotocamera si basa sul classico modello della fotocamera stenopeica, mentre il modello laser incorpora i parametri per le misurazioni della portata e dell'intensità. Successivamente, la tesi approfondisce la procedura di calibrazione estrinseca. Il processo prevede la stima della matrice di rotazione e del vettore di traslazione che definisce la trasformazione rigida tra la telecamera e i sistemi di coordinate laser. Vari modelli di calibrazione, tra cui scacchiere e linee laser, vengono utilizzati per stabilire corrispondenze tra i due sensori. La tesi presenta un nuovo framework di calibrazione che combina analisi delle corrispondenze basate su caratteristiche e algoritmi di ottimizzazione. Questo framework sfrutta le ricche informazioni geometriche acquisite dalla fotocamera e dal sensore laser lineare per stimare con precisione i parametri di trasformazione. Le valutazioni sperimentali vengono condotte utilizzando un'impostazione di calibrazione personalizzata, convalidando l'efficacia e l'accuratezza del framework proposto. Inoltre, la tesi esplora l'impatto di diversi fattori sull'accuratezza della calibrazione, inclusi rumore, distorsione e condizioni ambientali. Vengono eseguiti analisi di robustezza e studi di sensibilità per valutare la resilienza dei metodi di calibrazione in scenari difficili. I risultati di questa ricerca contribuiscono al progresso delle tecniche di calibrazione estrinseca laser-fotocamera, offrendo spunti pratici e raccomandazioni per ottenere un allineamento preciso nelle applicazioni del mondo reale. Le metodologie proposte fungono da base affidabile per compiti di percezione e misurazione accurati.