廣州景頤光電科技有限公司從事光學和光機電產品的研發(fā)、生產、市場推廣和銷售。針對數據質量的問題,激光雷達定標板,Scott等人(321指出不同數據對標定的奉獻不同,給出了一套標定場景選擇的計劃。隨著深度學習的蓬勃展開,相機-激光雷達外參標定同樣呈現(xiàn)了相關應用。激光雷達定標板
Schneider等人133]提出將深度學習應用到標定問題的辦法,40%激光雷達定標板,相機圖像和激光雷達點云給被分別經過神經網絡提取特征,再中止回歸。Iyer等人13416經過現(xiàn)存的成熟的殘差神經網絡[35],應用已有數據鍛煉網絡。深度學習辦法的主要問題是需求經過大量的鍛煉,41%激光雷達定標板,并且泛化才干低,激光雷達定標板,運用條件較為苛刻。激光雷達定標板
廣州景頤光電科技有限公司是一家集研發(fā)、生產、營銷為一體的高新技術企業(yè),第二,作者經過設計一個懲罰函數來掃除標定數據異常值的干擾。終,基于一個V型標定物,標定的外參經過化投影到圖像上對應的點、線誤差來獲取。激光雷達定標板
也有另一類辦法是直接基于2D的圖像數據和3D的激光雷達的點云數據的特性來中止標定,經過尋覓一系列2D點和3D點之間的匹配來計算外參。Park等人經過2D-3D的頂點匹配數據來中止標定6,作者首先檢測激光雷達點云數據中多邊形平面的相鄰邊,并由檢測得到的相鄰邊來估量頂點的3D坐標。激光雷達定標板
廣州景頤光電科技有限公司從事光學和光機電產品的研發(fā)、生產、市場推廣和銷售。經過相機前后幀圖像來中止城市場景3D重建,并依據重建的3D信息計算姿勢變化。對激光雷達點云,作者中止前后幀的ICP計算,得到點云的空間變化。激光雷達定標板
同時,有很多研討125-271經過關鍵幀和運動恢復構造等技術完成了上的圖像和激光雷達點云配準?;谶\動的辦法的主要缺陷是單目相機的運動缺乏3D尺度信息,且姿勢估量和數據自身存在較大的誤差,在準確度上有待打破。激光雷達定標板
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