相机－激光雷达外参标定，标定物能提供准确的几何尺寸信息，手动操作能提供准确的匹配信息，因而依赖于标定物的手动标定更早被普遍研讨，也在更多地在自动驾驶场景中被投入运用，如何经过各种改良来进步标定的准确度也是研讨者们重点关注所在。手动标定研讨的重点是标定物的选择。常用的办法是应用棋盘格肯定一系列的3D点对来中止标定，经过手动选取3D点，运用小二乘求解的。
手动相机－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。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。
更多的标定算法将3D的激光雷达点云经过曾经的相机内参投影到二维平面上，得到激光雷达点云的投影图，再从激光雷达投影图和相机图片中提取不同品种的特征来中止标定。提出了一种不依赖于标定物、基于点特征的快速标定办法。首先经过图像的光学性质计算图像的深度不连续的性质，再手动地从相机图像以及激光雷达点云当选择一系列的对应点，并将外参标定问题转换为一个PnP问题。
透光率检测仪的应用？大侠们，求解
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