但仍然能正确反映图像中物体的远近关系，足以应用到本文所提出的基于深度－边缘匹配的标定办法中。但是，应用手眼标定来中止相机－激光雷达标定存在两个问题：，关于单目相机，视觉里程计无法估量摄像机的物理单位（scale ambiguity)，这使得后续的手眼标定存在相当大的的缺陷。激光雷达反射板
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。第二，53%激光雷达反射板，相机、激光雷达的运动的估量依赖于特征匹配，激光雷达反射板，这央求数据前后的运动变化不能过大。激光雷达反射板
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而Tsai办法等手眼标定的经典解法的求解需求大幅度的运动变化来取得正确结果，52%激光雷达反射板，运动幅渡过小会呈现完好计算错误的状况，因而，54%激光雷达反射板，手眼标定需求合适的解法。手眼标定的结果误差是庞大的，需求的优化算法优化出终结果。激光雷达反射板
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。而相机图像和三维激光雷达点云两种数据性质存在差别，很难直接找到可用于标定的二者特征之间的的对应关系。激光雷达反射板
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。同时，自动驾驶是一个复杂的大问题，分别上述的两类应战，也有以下值得探求的方向：1.自动驾驶是复杂的任务汇合，如何有效应用海量的冗余数据来辅助标定2.关于不适用标定板的自标定算法，如何应用数据人为地构建牢靠路标来替代标定板。激光雷达反射板
将自标定问题转化为带约束的二乘问题3.如何将相机和激光雷达以外的传感器归入标定框架下，进一步增加求解约束，进步标定准确度4.如何树立外参初始值字典，为标定算法提供尽可能的外参初始值总体而言，自动驾驶是一个复杂、综合的任务，触及到感知、控制、途径规划等等问题，激光雷达反射板
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