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。自标定办法采用Iyer提出的自学习办法监视本文着重研讨Iyer等人提出的基于自监视的神经网络CalibNet.他们所运用的网络由两个反对称分支组成。漫反射板
分别处置相机图像和激光雷达点云深度图。关于处置深度图的分支网络,其架构和处置图像的分支类似,40%漫反射板,但是只需一半的滤波核,这样的架构在特征提取上有多方面的优势。神经网络图像应用预锻炼模型提供的参数,但深度分支的参数需求没有预锻炼参数可用。漫反射板
无人驾驶标定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。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,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,漫反射板,相机-激光雷达外参标定同样呈现了相关应用。漫反射板
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,38%漫反射板,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,并且泛化才干低,运用条件较为苛刻。漫反射板
另一方面,基于特征的办法从相机图像和激光雷达点云中提取特征,经过化两者的类似性来优化外参数,基于互信息的办法计算相机图像灰度值和激光雷达反射率或激光雷达反射角度的互信息,并经过化互信息来优化参数。漫反射板
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。由于激光雷达具有360度的环形视野而相机普通只需固定大小的视场角,42%漫反射板,这些办法都需求先取得相机和激光雷达外参的初始值以对数据中止大致的匹配,进而中止优化。需求鲁棒地应对数据中各种不肯定要素,对数据质量的宽容度高。漫反射板
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