3차원 라이다에서 수집한 로 데이터(raw data)에서 법선 벡터를 추출하여 클러스터링하고, 평면을 탐지하고, 클러스터링된 법선 벡터를 이용하여 평면 법선 벡터를 추출하는 클러스터링 단계, 상기 클러스터링 단계에서 추출된 평면 법선 벡터를 이용하여 지면을 분류하는 지면 분류 단계, 상기 지면 분류 단계에서 분류된 지면을 기반으로 평면을 분할하여 CFP(Cross Feature Point)를 탐지하는 평면 분할 단계 및 상기 평면 분할 단계에서 탐지된 CFP를 이용하여 비선형 제곱 함수를 설정하고, 이를 통해 최적화를 수행하여 상대 포즈(pose)를 추정하는 최적화 단계를 포함.
구조적 환경에서 평면 특징을 이용하여 3차원 라이다의 캘리브레이션 방법을 제안함으로써, 별도의 인공 마커 없이 주기적으로 외부 파라미터를 추정할 수 있는 효과가 있음.
평면 법선 벡터를 이용하여 GPC(Ground Point Cloud)와 OPC(Object Point Cloud)로 지면을 분리하고, 각 라이다의 초기 각도를 추정할 수 있다.