Geometry-Driven Calibration and Visual Localization for Resource-Constrained Robots

Abstract

This thesis proposes two approaches for sensor calibration and robot localization in sensor- constrained and environmentally extreme conditions, leveraging geometric primitives and orthogonal structural regularities inherent to human-made environments. The first study presents a novel extrinsic calibration method between a single-point LiDAR and a camera for nano drones with severe payload constraints. We design a custom rotating calibration board and exploit point-line constraints with Manhattan World regularities （three orthogonal axes） to estimate accurate extrinsic parameters, demonstrating superior accuracy over existing approaches. The second study presents a map-free monocular localization framework for free-flying robots subject to frequent illumination changes and structural reconfigurations. The framework leverages conic geometric primitives and Manhattan World-aligned features to achieve localization accuracy comparable to state-of-the-art map-based methods, validated on real-world datasets from a free-flying robot aboard the International Space Station （ISS）. The proposed methods demonstrate that structural geometry serves as a powerful cue for robust perception, even under severe hardware and adverse operational constraints.|본 논문은 인공 환경에 내재된 기하학적 기본 요소와 직교 구조적 규칙성을 활용하여, 센서 제약 및 극한 환경에서의 센서 간 상대 위치 정렬과 로봇 위치 추정을 위한 두 가지 방법을 제안합니다. 첫 번째 연구는 탑재 하중 제약을 가진 약 27g의 초소형 드론을 위한 단일 포인트 라이다（LiDAR）와 카메라 간의 새로운 센서 간 상대 자세 추정 방법을 제안합니다. 기존 방법들은 경량 플랫폼에 적합하지 않은밀집포인트클라우드에의존하므로,회전하는캘리브레이션보드를설계하고맨해튼월드정규성과 점-선제약을활용하여정확한외부파라미터를추정하며,기존방법대비우수한정확도를보입니다.특히 단일 포인트 라이다만으로도 충분한 기하학적 정보를 확보할 수 있음을 실험적으로 입증하였습니다. 두 번째 연구는 잦은 조명 변화와 구조적 재배치에 노출된 자유비행 로봇을 위한 지도 없는 단안 카 메라 기반 위치 추정 프레임워크를 제안합니다. 제안된 프레임워크는 원뿔 곡선 기하학적 요소와 직교 구조적 규칙성을 활용하여 사전 지도 없이 6자유도 카메라 자세를 추정합니다. 기존 맵 기반 방법들은 환경 변화에 취약하고 사전 지도 구축에 많은 비용이 소요되는 반면, 본 연구는 이러한 한계를 구조적 기하 요소만으로 극복합니다. 국제 우주 정거장에서 운용되는 자유비행 로봇의 실제 데이터셋에서 최신 맵 기반 방법을 능가하는 위치 추정 정확도를 달성합니다. 두연구는인공환경의기하학이하드웨어제약과극한조건에서도강건한인식을가능하게하는핵심 요소임을 보입니다. 특히 고가 장비나 사전 지도 없이도 정밀한 센서 정렬 및 위치 추정이 가능함을 입증 하였으며, 이는 경량 드론부터 자유비행 로봇까지 적용 가능성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.