需求完成全流程的在线标定,激光雷达校准板,连续地更新标定结果,并在保证算法准确度的同时进步算法效率。Levinson的办法47假定在标定的解左近目的函数将呈现一定的凸性,解的目的函数值将超越绝大局部邻域解的目的函数值,因而在标定结果的邻域中止采样,并树立高斯概率模型来统计目的函数的状况,以此判别当前标定值能否正确。激光雷达校准板
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关于深度神经网络来说,图像和激光雷达点云的特征不需求预先提取来树立两种数据的映射和联络,而是直接交给神经网络中的节点来寻觅潜在的关系。关于标定问题来说,监视学习显然不够合适,外参数难以直接取得真值,难以提供牢靠、可观的锻炼集,视觉融合激光雷达校准板,因而非监视学习或半监视学习更为适合外参标定的问题。激光雷达校准板
其二,如何对标定结果中止更新以防止车辆行驶过程中带来的传感器漂移带来的影响。参考原始的基于边缘匹配的办法11456的办法,激光雷达校准板价格,正确的标定结果相较于其邻域,常常给出的目的函数,可经过在标定结果邻域中止采样并树立高斯概率模型来判别当前标定参数能否正确,以决议能否更新参数。激光雷达校准板
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