景颐光电(图)-视觉校准板
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视频作者:广州景颐光电科技有限公司









无人驾驶标定板

广州景颐光电科技有限公司拥有一支光机电一体化、自动控制、精密机械、计算机软硬件和通讯技术的多学科、经验丰富、志同道合的研发团队。大局部标定结果将集中在真值左近,AVM校正视觉校准板,因而能够应用屡次的手眼标定结果经过树立高斯模型或密度聚类的方式选择愈加的参数值由于自动驾驶的在线标定对标定算法自身存在诸多央求,视觉校准板,有两个问题需求被思索。视觉校准板

其一,如何保证外参数初始化的度,以确保后续算法能正确运转。阶段的办法被反复屡次,其中在目的函数d(Dc,DL,Ec,EL)上表现的参数被选为阶段的结果。视觉校准板


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广州景颐光电科技有限公司是一家集研发、生产、营销为一体的高新技术企业,视觉校准板,激光雷达的标定办法多种多样,不同办法在不同细致的应用场景下也抵达了很高的精度。关于在线的自动驾驶系统而言,手动标定的主要问题是过度依赖于人为操作和特殊标定物,这降低了自动驾驶系统的自治性。视觉校准板

随着自动驾驶系统应用的迫切需求,近十年来降生了大量的相机-激光雷达外参自动标定的办法。这些办法依据原理的不同,能够大致分为基于特征的办法、基于运动的办法、基于互信息的办法和基于深度学习的办法。基于特征的办法从相机图像和激光雷达点云中分别提取特征,并依据特征的匹配来中止标定。视觉校准板




广州景颐光电科技有限公司从事光学和光机电产品的研发、生产、市场推广和销售。自标定办法采用Iyer提出的自学习办法监视本文着重研讨Iyer等人提出的基于自监视的神经网络CalibNet.他们所运用的网络由两个反对称分支组成。视觉校准板

分别处置相机图像和激光雷达点云深度图。关于处置深度图的分支网络,其架构和处置图像的分支类似,但是只需一半的滤波核,这样的架构在特征提取上有多方面的优势。神经网络图像应用预锻炼模型提供的参数,但深度分支的参数需求没有预锻炼参数可用。视觉校准板


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