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。随着近年来深度学习的高速展开，各类自动驾驶中的感知任务都能够经过深度学习来完成并且表现良好，而激光雷达和相机的外参数标定也同样能够经过神经网路来预测。反射板
关于深度神经网络来说，图像和激光雷达点云的特征不需求预先提取来树立两种数据的映射和联络，而是直接交给神经网络中的节点来寻觅潜在的关系。关于标定问题来说，监视学习显然不够合适，外参数难以直接取得真值，反射板，难以提供牢靠、可观的锻炼集，因而非监视学习或半监视学习更为适合外参标定的问题。反射板
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其二，32%反射板，如何对标定结果中止更新以防止车辆行驶过程中带来的传感器漂移带来的影响。参考原始的基于边缘匹配的办法11456的办法，正确的标定结果相较于其邻域，常常给出的目的函数，可经过在标定结果邻域中止采样并树立高斯概率模型来判别当前标定参数能否正确，以决议能否更新参数。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。自动驾驶车辆和系统面向不同的应用场景可细分为自动驾驶小轿车，自动驾驶巴士、自动驾驶卡车、自动驾驶各类机器人等等。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。特征匹配的办法较依赖于数据的质量，假定标定运用的数据缺乏标定算法所需求的特征，标定可能会失败。正因如此，反射板，运用数据中更常见的特征能够加强算法的鲁棒性。完成了只需求不同传感器同时检测到的1到2个平面即可完成标定。反射板
提出了运用边缘特征中止标定，相比于上述特征，边缘特征在环境中普遍存在。作者首先经过相机内参模型将激光雷达点云投影到图像平面上，并依据激光雷达投影图上深度的不连续对应图像上的边缘的假定来提取出激光雷达边缘信息，并提取相机图像的边缘信息，中止匹配计算。反射板
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