
Análisis de la sensibilidad en un modelo de calibración cámara-LiDAR
Author(s) -
Ángel Iván García-Moreno,
José-Joel González-Barbosa,
Juan B. Hurtado-Ramos,
Francisco-Javier Ornelas-Rodríguez,
Alfonso Ramírez-Pedraza
Publication year - 2016
Publication title -
revista internacional de métodos numéricos para cálculo y diseño en ingeniería
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.213
H-Index - 9
eISSN - 1886-158X
pISSN - 0213-1315
DOI - 10.1016/j.rimni.2015.05.002
Subject(s) - sobol sequence , lidar , sensitivity (control systems) , calibration , latin hypercube sampling , hypercube , computer science , monte carlo method , remote sensing , algorithm , mathematics , statistics , geography , engineering , electronic engineering , parallel computing
ResumenRecientemente, la fusión de datos entre una cámara y un sensor de profundidad del tipo LiDAR se ha convertido en un problema de gran interés en la industria y en la ingeniería. La calidad de los modelos 3D producidos depende, en buena manera, de un proceso correcto de calibración entre ambos sensores. En este artículo, se realiza un análisis de sensibilidad en un modelo de calibración cámara-LiDAR. Se ha calculado individualmente la variabilidad de cada parámetro por el método de Sobol, basado en la técnica de ANOVA, y el método FAST, que se basa en el análisis de Fourier. Se han definido los parámetros más sensibles y con mayor tendencia a introducir errores en nuestra plataforma de reconstrucción. Se han simulado múltiples conjuntos de parámetros para su análisis y comparación utilizando los métodos de Monte Carlo e Hipercubo Latino. Se muestran estadísticas sobre la sensibilidad total y global de cada parámetro. Además, se presentan resultados sobre la relación de sensibilidad en la calibración cámara-LiDAR, el costo computacional, el tiempo de simulación, la discrepancia y la homogeneidad en los datos simulados.AbstractRecently the data fusion between a camera and a depth sensor of LiDAR type, has become an issue of major concern in industry and engineering. The quality of the delivered 3D models depends greatly on a proper calibration between sensors. This paper presents a sensitivity analysis in a camera-lidar calibration model. The variability of each parameter was calculated individually by the Sobol method, based on ANOVA technique, and the FAST method, which is based on Fourier analysis. Multiple sets of parameters were simulated using Monte Carlo and Latin Hypercube methods for the purpose of comparing the results of the sensitivity analysis. We defined which parameters are the most sensitive and prone to introduce error into our reconstruction platform. Statistics for the total and global sensibility analysis for each sensor and for each parameter are presented. Furthermore, results on the sensitivity ratio on camera-LiDAR calibration, computational cost, time simulation, discrepancy and homogeneity in the simulated data are presented