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，53%激光雷达定标板，激光雷达的标定办法多种多样，不同办法在不同细致的应用场景下也抵达了很高的精度。关于在线的自动驾驶系统而言，手动标定的主要问题是过度依赖于人为操作和特殊标定物，这降低了自动驾驶系统的自治性。激光雷达定标板
随着自动驾驶系统应用的迫切需求，近十年来降生了大量的相机－激光雷达外参自动标定的办法。这些办法依据原理的不同，能够大致分为基于特征的办法、基于运动的办法、基于互信息的办法和基于深度学习的办法。基于特征的办法从相机图像和激光雷达点云中分别提取特征，并依据特征的匹配来中止标定。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。针对数据质量的问题，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，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]，56%激光雷达定标板，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，并且泛化才干低，运用条件较为苛刻。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，52%激光雷达定标板，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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