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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,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,6%激光雷达测试板,需求的优化算法优化出终结果。激光雷达测试板
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若数据量很大,匹配的计算复杂度将急剧上升,在本研讨的标定问题下,激光雷达测试板,仅依赖少量数据的特征提取和匹配,匹配足够满足需求。以前的深度估量网络通常运用设计用于图像辨认的规范深度卷积作为特征提取程序。但是,激光雷达测试板,池化和腾跃步长的组合显著降低了特征图的空间分辨率。激光雷达测试板
由于自标定自标定办法主要有以下两个个难点:1.相机的图像数据和激光雷达的点云数据类型不同,难以提取便于相互匹配的特征。2.由于不提供棋盘格角点等已知的几何信息,标定缺乏的误差权衡指标,不管何种自标定办法,和手动标定相比有更大的误差,并且难以在理论运用中实时权衡标定的效果。激光雷达测试板
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