본 논문은 다중 로봇 시스템과 야외 환경을 대상으로, 표적 및 센서의 오염(손상)을 모두 고려한 구형 표적 기반 LiDAR-카메라 외부 파라미터(Extrinsic) 캘리브레이션의 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 영상에서 2D 타원의 중심을 추출하고 점군(pointcloud)에서 3D 구의 중심을 추출한 뒤, 이들을 짝지어 변환 행렬을 계산한다. 구체적으로, 먼저 이미지를 Segment Anything Model (SAM)을 이용해 분해한다. 다음으로, 잠재적으로 오염된 구로부터 타원을 추출하는 새로운 알고리즘을 적용하며, 추출된 타원 중심은 원근 투영 모델로 인한 오차에 대해 보정한다. LiDAR 점군의 경우, 평탄한 영역이 없기 때문에 구에 해당하는 점들은 높은 노이즈를 보이는 경향이 있다. 이러한 노이즈 측정치로부터 구를 정확히 추출하기 위해, 누적 점군에 대해 계층적 가중 합(hierarchical weighted sum)을 적용한다. 실험을 통해, 구는 두 가지 오염 유형 모두에서도 강건하게 검출될 수 있으며 다른 표적들을 능가함을 보였다. 본 방법은 서로 다른 세 가지 유형의 LiDAR(회전형, 고체상태형, 비반복(non-repetitive))와 카메라를 세 가지 서로 다른 위치에 배치한 조건에서 평가하였다. 또한 다양한 유형의 열화(degradation)를 겪은 구에 대해 표적 오염에 대한 본 방법의 강건성을 실험으로 검증하였다. 이러한 실험은 행성 환경 시험(planetary test)과 현장(field) 환경에서 모두 수행되었다. 본 코드는 https://github.com/sparolab/MARSCalib 에서 제공된다.

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