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,激光雷达定标板,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,49%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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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。以确保外参能够在一定时间内被地进一步优化。3.相较于此前的基于互信息或基于特征匹配的办法,降低了对数据的不肯定性的敏感度。本文的办法在基于边缘匹配的办法根底上提出,仅仅依赖于图像中普遍存在的边缘特征,无须提供额外数据。4.相较于基于特征匹配的办法,显著地降低了运算量,进步了算法的速度。激光雷达定标板
相较于此前的基于互信息或基于特征匹配的办法,在保证准确度的同时,不依赖于外参数的初始值。由于深度差对目的函数的惩罚,优化过程被更快地引导至正确的方向。5.中止了系统集成,适用于自动驾驶中多场景、多传感器的外参标定,本文的办法可在平台上中止持续的改良与优化。激光雷达定标板
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,48%激光雷达定标板,如何减小算法对特定特征的依赖,进步算法的鲁棒性。激光雷达定标板
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