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，50%激光雷达定标板，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，激光雷达定标板，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
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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。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。激光雷达定标板
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，54%激光雷达定标板，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。激光雷达定标板
经过ICP(iterative closest point)办法能够计算先后点云之间的变换。为了计算变换结果的方差，ICP算法需求运转100次，为了更短的计算时间，点云被降采样至5000点的范围。激光雷达定标板
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。导航类传感器能够提供机器人系统或自动驾驶系统的运动估量，例如惯性导航安装（IMU)或车轮里程计（odormetry)，该数据便于取得，并且能直接提供方差信息。激光雷达定标板
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