激光雷达对于障碍物的检测不会有失误吧?
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  • 由于大多数的相机运动估量是足够准确的,假定经过手眼标定方程求解得到的外参数将在真值左近服从某种概率散布。大局部标定结果将集中在真值左近,因而能够应用屡次的手眼标定结果经过树立高斯模型或密度聚类的方式选择愈加准确的参数值由于自动驾驶的在线标定对标定算法自身存在诸多央求,有个问题需求被思索。如何保证外参数初始化的准确度,以确保后续算法能正确运转。

  • 自动驾驶车辆和系统面向不同的应用场景可细分为自动驾驶小轿车,自动驾驶巴士、自动驾驶卡车、自动驾驶各类机器人等等。不同的自动驾驶车辆本身特性不同,因而对平安的央求也不同,这对标定算法也会有相应的央求。所在实验室聚焦于自动驾驶小轿车和巴士,搭建了从底层硬件到算法完成平台的完善的自动驾驶系统。我们的自动驾驶车辆系统的激光雷达装置在前面,在车的后部和车顶。

  • 前方激光雷达将主要用于地图绘制和障碍物探测,两个或更多的激光雷达能够提供更多的视角和更高的鲁棒性,假定准确校准。普通状况下,在激光雷达线束数量足够的状况下,从本钱和算法复杂度思索,通常单激光雷达足以满足需求。车顶的激光雷达应放置在道路侧前角以完成外乡化(如右侧在中国和日本)为了避免被车身挡住视角。

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