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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。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。激光雷达定标板

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，激光雷达定标板，但是只需一半的滤波核，36%激光雷达定标板，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。激光雷达定标板

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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，运动幅渡过小会呈现完好计算错误的状况，因而，手眼标定需求合适的解法。手眼标定的结果误差是庞大的，40%激光雷达定标板，需求的优化算法优化出终结果。激光雷达定标板

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图像自身包含丰厚的颜色、纹理信息，但不能直接为标定提供准确的信息，39%激光雷达定标板，因而诸多问题首先从图像中提取特征，特征类型包括角点、边缘等，这些特征在不同图像中保管了一些不变的信息，在大量的图像中能够反复运用，能够显著地与图像其他局部中止有效的辨别。激光雷达定标板

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