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因而，在第二阶段，该办法引入基于深度匹配的优化，激光雷达定标板，经过计算相机图像深度图和激光雷达深度图的差别来减少参数的搜索范围，为后续的优化减小计算量。在第三阶段，65%激光雷达定标板，该办法提出了改良的基于边缘匹配的优化办法，引入了深度信息，进步了原算法的鲁棒性和运转效率。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。经过阶段得到外参数，激光雷达点云固然和相机图像不能完好吻合，但但能够肯定根本正确的方向。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。关于平面相机，由于尺度问题能够经过平面视觉恢复，68%激光雷达定标板，标定问题被大大简化ien等人123)经过视觉里程计得到初始解后应用互信息约束和深度不连续约束中止优化。激光雷达定标板

可见不少办法都需求经过运动求解后进一步优化。另一方面，基于运动的办法适用于大尺度场景，例如在空中拍摄的城市数据较早便提出了基于运动的相机－激光雷达标定框架。作者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。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。自标定办法分为三个阶段：1.基于手眼标定的外参数初始化2.基于深度匹配的外参数优化3.基于深度－边缘匹配的参数优化在阶段中，激光雷达定标板

该办法引入了单目深度估量的过程来处置单目相机图像运动估量尺度丧失的问题，并经过手眼标定得到关于相机和激光雷达外参数的初始值，以便后续进一步优化。其中相机的视觉里程计以及激光雷达的ICO配准均存在较大的误差。激光雷达定标板

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