レール位置を基準とした列車前方カメラ-LiDAR間のキャリブレーション手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TER25040,MSS25013

グループ名: 【D】産業応用部門 交通・電気鉄道/【E】センサ・マイクロマシン部門 マイクロマシン・センサシステム合同研究会

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Calibration method between the train front camera and LiDAR based on the rail position

著者名: 影山 椋(鉄道総合技術研究所),長峯 望(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Ryo Kageyama(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute)

キーワード: 列車前方監視|カメラ|ＬｉＤＡＲ|キャリブレーション|粒子群最適化|Train forward surveillance|Camera|LiDAR|Calibration|Perticle swarm optimization

要約(日本語): 我々は列車前方監視のためにカメラとLiDARを用いた支障物検知手法の開発を行っている。カメラとLiDARのデータは異なる座標系を持つため両者を組み合わせるにはキャリブレーションが必要だが、専用のマーカーなしにキャリブレーションを行うことは困難である。本研究ではレールの位置を基準に粒子群最適化により効率的にキャリブレーションを行う手法を提案する。本稿では手法の詳細と鉄道環境での適用結果を示す。

要約(英語): We are developing a method for obstacle detection using cameras and LiDAR for train forward surveillance. Because the data from cameras and LiDAR have different coordinate systems, calibration is required to combine them. In this study, we propose a method efficient markerless calibration method using particle swarm optimization based on the rail position. In this paper, we show details of our method and results of applying it to a railway environment.

本誌: 2025年3月4日交通・電気鉄道/マイクロマシン・センサシステム合同研究会

本誌掲載ページ: 53-58 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,276 Kバイト