深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。度学习办法的主要问题是需求经过大量的锻炼，并且泛化才干低，运用条件较为苛刻。自动驾驶各个任务中，都要依赖智能感知中的多传感交融，激光雷达定标板，而多传感交融的先导工作是多传感器的标定。激光雷达定标板
RGB相机和激光雷达作为两种为常见也为普遍运用的传感器，在原始数据层面互补性也很高，因而相机－激光雷达的外参标定在自动驾驶系统中具有很重要的意义。真实的自动驾驶环境和理想的标定环境不同，具有以下三个特性：1.需求取得较为的外参初始值，56%激光雷达定标板，在没有人为先验信息的状况下正确标定。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。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，54%激光雷达定标板，但是只需一半的滤波核，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
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。特征匹配的办法较依赖于数据的质量，假定标定运用的数据缺乏标定算法所需求的特征，标定可能会失败。正因如此，运用数据中更常见的特征能够加强算法的鲁棒性。完成了只需求不同传感器同时检测到的1到2个平面即可完成标定。激光雷达定标板
提出了运用边缘特征中止标定，相比于上述特征，边缘特征在环境中普遍存在。作者首先经过相机内参模型将激光雷达点云投影到图像平面上，52%激光雷达定标板，并依据激光雷达投影图上深度的不连续对应图像上的边缘的假定来提取出激光雷达边缘信息，并提取相机图像的边缘信息，中止匹配计算。激光雷达定标板
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