无人驾驶标定板

为了完成鲁棒、在线的面向自动驾驶的相机－激光雷达自动标定问题能够归结为：1.如何获取外参数的初始值，若运用手眼标定来获取初始值如何处置单目相机丧失尺度的问题。如何保证标定算法不被数据的不肯定性影响，如何减小算法对特定特征的依赖，40%激光雷达目标板，进步算法的鲁棒性。激光雷达目标板

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。如何完成全流程的在线标定，激光雷达目标板，在保证算法准确度的同时进步算法效率。激光雷达目标板

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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。经过相机前后帧图像来中止城市场景3D重建，并依据重建的3D信息计算姿势变化。对激光雷达点云，作者中止前后帧的ICP计算，得到点云的空间变化。激光雷达目标板

同时，激光雷达目标板，有很多研讨125-271经过关键帧和运动恢复构造等技术完成了上的图像和激光雷达点云配准。基于运动的办法的主要缺陷是单目相机的运动缺乏3D尺度信息，且姿势估量和数据自身存在较大的误差，在准确度上有待打破。激光雷达目标板

由于自标定自标定办法主要有以下两个个难点：1.相机的图像数据和激光雷达的点云数据类型不同，难以提取便于相互匹配的特征。2.由于不提供棋盘格角点等已知的几何信息，标定缺乏的误差权衡指标，不管何种自标定办法，和手动标定相比有更大的误差，并且难以在理论运用中实时权衡标定的效果。激光雷达目标板

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。由于相机图像和激光雷达点云的数据方式差别较大，难以直接中止标定等操作，可先将两种数据转换到便当比拟的方式，再中止标定，或者从图像和激光雷达点云中寻觅一些统计学上的类似性来中止标定。激光雷达目标板

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