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，2%激光雷达测试板，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。激光雷达测试板
Schneider等人133]提出将深度学习应用到标定问题的办法，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]，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，激光雷达测试板，并且泛化才干低，7%激光雷达测试板，运用条件较为苛刻。激光雷达测试板
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另一类思绪是先计算单个传感器的外参变化，激光雷达测试板，再计算相对的外参。28采用边缘类型中止校准，极大地进步了边缘匹配办法的适用场景。在摄像机图像边缘普通匹配激光雷达数据中的深度不连续，呈现出分歧性的假定下，从深度图中提取激光雷达边缘。激光雷达测试板
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。然后对摄像机边缘和激光雷达边缘中止匹配，给出目的函数，并应用全局搜索对外部参数中止优化。激光雷达测试板
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，激光雷达测试板
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。激光雷达测试板
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