Calibration of Real-Time LIDAR Data with Static 3D Image

Yuta Sone, Katsuki Teraoka, Kenta Azuma, Ryoichi Shinkuma, Gabriele Trovato, Koichi Nihei, Takanori Iwai

研究成果: Conference contribution

抄録

This paper proposes a system to improve the visibility of real-time Light-Detection-and-Ranging (LIDAR) data by enabling calibration with pre-created three-dimensional (3D) images. The proposed system automatically selects suitable frames to periodically maintain calibration, and we demonstrate its effectiveness through experiments.

本文言語English
ホスト出版物のタイトル2024 IEEE 21st Consumer Communications and Networking Conference, CCNC 2024
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ1072-1073
ページ数2
ISBN(電子版)9798350304572
DOI
出版ステータスPublished - 2024
イベント21st IEEE Consumer Communications and Networking Conference, CCNC 2024 - Las Vegas, United States
継続期間: 2024 1月 62024 1月 9

出版物シリーズ

名前Proceedings - IEEE Consumer Communications and Networking Conference, CCNC
ISSN(印刷版)2331-9860

Conference

Conference21st IEEE Consumer Communications and Networking Conference, CCNC 2024
国/地域United States
CityLas Vegas
Period24/1/624/1/9

ASJC Scopus subject areas

  • 人工知能
  • コンピュータ ネットワークおよび通信
  • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
  • 電子工学および電気工学

フィンガープリント

「Calibration of Real-Time LIDAR Data with Static 3D Image」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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