Automatic extrinsic LiDAR-IMU calibration for autonomous ground vehicles
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Authors
Date
2023-12-11
Department
Major/Subject
Control, Robotics and Autonomous Systems
Mcode
ELEC3025
Degree programme
AEE - Master’s Programme in Automation and Electrical Engineering (TS2013)
Language
en
Pages
91
Series
Abstract
This thesis focuses on evaluating the feasibility of automatically calibrating the extrinsic parameters of a Light Detection And Ranging (LiDAR) and Inertial Measurement Unit (IMU) sensor configuration on a ground vehicle. This thesis focuses on a specific scenario of a wheeled robot by ARTI equipped with a 64-channel mechanical spinning LiDAR and a 6-axis IMU. Motivated by the need for robust calibration algorithms suitable for ground vehicles, the study addresses challenges arising from limited motion capabilities, affecting overall calibration accuracy. The motion-based open-source algorithm, Li-Init was selected for further analysis, based on the findings of a comparison, conducted between three of the latest state-of-the art open-source calibration algorithms. By default, the Li-Init algorithm is not suitable for ground vehicle sensor calibration. This guided the design of the experiments to explore whether the algorithm could perform in this calibration scenario. The experiments explored the effects of changes to the algorithm parameters, motion during calibration, varying sensor configurations, and the Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) performance of the robot with the calibrated parameters. The results align with previous research on motion-based calibration, where relatively large translational errors, compared with rotational errors, are commonly observed. The average errors obtained were approximately 1.4◦ and 0.16𝑚 for rotation and translation respectively. The thesis questions the data requirements of the Li-Init algorithm, as unexpectedly large errors were achieved for the x- and y-translations.that the planar motion constraint couldn’t fully explain. The SLAM performance evaluation implied the ground vehicle to be resilient to translational errors in extrinsic parameters. Additionally, introducing slight excitation during data collection notably improved extrinsic translation estimates. The thesis found that the algorithm is unsuitable for full spatio-temporal calibration due to poor estimates for extrinsic translation. Nevertheless, it remains suitable for calibrating extrinsic rotation and time offset of sensors on a ground vehicle.Tämä diplomityö keskittyy arvioimaan automaattisen kalibroinnin mahdollisuutta LiDAR-IMU-anturikokoonpanon ulkoisten parametrien osalta maakulkuneuvolle. Työ käsittelee tarkemmin tilannetta, jossa ARTI yrityksen maarobotti on varustettu 64-kanavaisella mekaanisesti pyörivällä Light Detection And Ranging (LiDAR)-sensorilla sekä 6-akselisella Inertial Measurement Unit (IMU)-sensorilla. Työn motivaationa toimi tarve maakulkuneuvoille soveltuvista kalibrointialgoritmeista. Kalibroinnille haasteita aiheuttaa kulkuneuvon rajoittuneet liikeradat. Nämä haasteet vaikuttavat koko kalibrointitarkkuuteen. Li-Init-niminen liikepohjainen avoimen lähdekoodin algoritmi valittiin tarkempaan käsittelyyn kolmen viimeisimmän avoimen lähdekoodin kalibrointialgoritmin vertailun tuloksena. Oletusarvoisesti Li-Init-algoritmi ei sovellu maakulkuneuvon anturien kalibrointiin, joten työssä tutkittiin algoritmin soveltuvuutta myös tähän kalibrointitilanteeseen. Kokeissa tutkittiin muun muassa algoritmiparametrien muutosten, datankeruun aikana vaihtuvan liikkeen ja vaihtelevien anturikonfiguraatioiden vaikutuksia kalibroituihin parametreihin sekä kalibroitujen parametrien vaikutuksia robotin suorituskykyyn Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) ajossa. Tulokset myötäilevät aiempia tutkimuksia, jossa translaatiovirheet ovat keskimäärin suurempia kuin rotaatiovirheet. Saavutetut virheet olivat noin 1.4◦ rotaatiolle ja 0.16𝑚 translaatiolle. Työ myös kyseenalaistaa Li-Init-algoritmin datavaatimuksia, koska yllättävän suuria virheitä esiintyi x- ja y-translaatioille, joita tasoliikkeen rajoite ei voinut täysin selittää. SLAM-suorituskyvyn arvio viittaa siihen, että maakulkuneuvo on vastustuskykyinen ulkoisten parametrien translaatiovirheille. Lisäksi datakeruun aikana tapahtuva lievä nousu- ja laskuliike paransi merkittävästi ulkoisen translaation estimaattia. Työ esittää, että algoritmi ei sovellu avaruudelliseen ja ajalliseen kalibrointiin huonon ulkoisen translaatioarvion vuoksi. Algoritmi kuitenkin soveltuu hyvin maakulkuneuvon antureiden ulkoisen rotaation sekä aikaviiveen kalibrointiin.Description
Supervisor
Kyrki, VilleThesis advisor
Mautner-Lassnig, KonstantinHéctor Pérez-Villeda, Héctor
Keywords
LiDAR, IMU, spatio-temporal calibration, ground vehicle, extrinsic parameters, observability