真实的自动驾驶环境和理想的标定环境不同，具有以下三个特性：1.需求取得较为的外参初始值，61%激光雷达标定板，在没有人为先验信息的状况下正确标定。基于运动的办法首先分别计算相机和激光雷达的运动，再经过手眼标定求解相机和激光雷达直接的外参数。激光雷达标定板
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。但是，关于单目相机来说，运动估量将丧失坐标的尺度信息。因而，激光雷达标定板，固然基于运动的办法不依赖于初始值，59%激光雷达标定板，但度有待进步。激光雷达标定板
因而，在第二阶段，该办法引入基于---匹配的优化，经过计算相机图像---图和激光雷达---图的差别来减少参数的搜索范围，60%激光雷达标定板，为后续的优化减小计算量。在第三阶段，该办法提出了改良的基于边缘匹配的优化办法，引入了---信息，进步了原算法的鲁棒性和运转效率。激光雷达标定板
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。经过阶段得到外参数，激光雷达点云固然和相机图像不能完好吻合，但但能够肯定---正确的方向。激光雷达标定板
表示正交型第i种滤波核在某个像素点的卷积响应，f1表示正交型第i种滤波核在某个像素点的卷积响应。滤波核在图像中中止遍历卷积操作，计算每一个像素点和角点的类似性（corner likelihood)c经过角点的类似性，绝---部的非棋盘格角点将被过滤，从而得到棋盘格角点对应的大致坐标。激光雷达标定板
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。这种办法得到的坐标精度是有限的，需求经过在得到的角点类似图上应用非---值抑止（non-maxima-suppression，nms)来肯定愈加准确的结果。激光雷达标定板
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