由于有驾驶员的参加会使智能汽车的行驶方式愈加灵敏多变,合适于当前复杂的交通环境,满足社会法律和观念的承受请求,所以进步人工智能在辅助方面的研讨应用的价值愈加宏大。自动驾驶是近年来的抢手课题,触及感知、控制、规划等复杂任务,其首要任务是完成基于多传感器交融的智能感知,而准确的多传感交融依赖于传感器之间的坐标系转换关系(外参数)。
在当前主流的自动驾驶计划中,相机(单目相机、双目相机)能提供丰厚的特征和纹理信息,激光雷达(LiDAR)能提供高精度的物体深度信息,两者的高准确度的数据交融至关重要,因此相机和激光雷达的高准确度外参标定非常必要(外参标定是指估量传感器之间相对的旋转移,即外参数)。当前,面向自动驾驶的相机和激光雷达自标定算法面临着一些应战:现存办法大多基于初始值对外参数中止优化。
由于车辆在连续运动,难以经过传统的应用标定板或手动操作的办法取得外参数的初始值;自标定算法应用原始的相机图像和激光雷达点云中止标定,应对数据质量的宽容度高;车辆长时间行驶的过程中可能呈现传感器位置的偏移,标定算法应可以中止及时的修正。为处置标定算法取得外参数初始值问题,激光雷达系统外参数标定办法,应用手眼标定的方式来处置标定算法中获取初始值问题,并经过引入单目相机深度值估量来处置单目相机运动中感知尺度丧失的问题。
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