VeriCalib：可验证的基于标靶的激光雷达-相机标定
arXiv 于 2026 年 10 月发布的新论文 VeriCalib 将激光雷达-相机外参标定建模为可验证估计问题，输出“标定状态”而非单一残差均方根误差。方法采用两级外参补偿机制，并用结构化协方差联合传播相机与激光雷达标靶特征的不确定性、从残差估计方差分量，进而解耦旋转与平移以给出各方向精度并引导数据采集。论文还提出视图内与跨视图一致性检查，以及扩展到外参的最小可检测偏差界。
发布于 10-22 12:59来源：arXiv cs.RO
转载 · 官方发布原文：arXiv cs.RO ·《VeriCalib: Verifiable Target-Based LiDAR-Camera Calibration》查看原链
arXiv:2610.28791v1 公告类型：新论文 摘要：基于标靶的外参标定通过少量对已知标靶的观测来估计传感器之间的刚体变换，其结果通常用拟合残差的均方根误差来评估。 然而，该标量误差是在同一批观测上计算得到的，因此无法指示应当接受该结果、重新提取、重新采集还是增加观测。
本文提出 VeriCalib，将外参标定建模为可验证的估计问题，并输出一个标定状态。 其核心洞察是一种两级外参补偿机制：在残差层面，外参补偿每个观测误差中的刚体部分；在参数层面，旋转与平移相互补偿。 因此，拟合残差既无法揭示观测与模型之间的不一致，也无法说明估计出的外参在各个方向上是否可靠。
据此，我们通过一个结构化协方差来评估标定，该协方差在已知几何先验下联合传播相机与激光雷达标靶特征的不确定性，并从残差中将其尺度估计为方差分量。 在该协方差上，我们解耦旋转与平移，以解析各方向上的精度，并引导数据采集朝向最弱的方向。 由于该精度以观测一致为前提，我们进一步提出视图内与跨视图检查，分别检验内部残差与观测间的刚体差异，其阈值在噪声水平未知时仍保持显著性水平。
我们还将最小可检测偏差扩展到外参，以界定各方向上可检测的最小故障。 这些判据构成一个标定状态，指示应当接受结果或如何采集数据……