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。针对数据质量的问题，激光雷达定标板，Scott等人（321指出不同数据对标定的奉献不同，给出了一套标定场景选择的计划。随着深度学习的蓬勃展开，相机－激光雷达外参标定同样呈现了相关应用。激光雷达定标板
Schneider等人133]提出将深度学习应用到标定问题的办法，40%激光雷达定标板，相机图像和激光雷达点云给被分别经过神经网络提取特征，再中止回归。Iyer等人13416经过现存的成熟的残差神经网络［35]，应用已有数据锻炼网络。深度学习办法的主要问题是需求经过大量的锻炼，41%激光雷达定标板，并且泛化才干低，激光雷达定标板，运用条件较为苛刻。激光雷达定标板
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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，第二，作者经过设计一个惩罚函数来扫除标定数据异常值的干扰。终，基于一个V型标定物，标定的外参经过化投影到图像上对应的点、线误差来获取。激光雷达定标板
也有另一类办法是直接基于2D的图像数据和3D的激光雷达的点云数据的特性来中止标定，经过寻觅一系列2D点和3D点之间的匹配来计算外参。Park等人经过2D-3D的顶点匹配数据来中止标定6，作者首先检测激光雷达点云数据中多边形平面的相邻边，并由检测得到的相邻边来估量顶点的3D坐标。激光雷达定标板
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。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。激光雷达定标板
同时，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。激光雷达定标板
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